File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 486, in __call__ return self.lambd(img) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/data/base_dataset.py", line 74, in <lambda> transform_list.append(transforms.Lambda(lambda img: __make_power_2(img, base, method))) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/data/base_dataset.py", line 90, in __make_power_2 ow, oh = tuple(img.size) TypeError: 'int' object is not iterable
时间: 2023-09-06 08:14:00 浏览: 55
这个错误是由于 `img.size` 返回的是一个整数而不是可迭代对象导致的。在这种情况下,尝试将整数解包到多个变量中会引发 `TypeError`。
要解决这个问题,你可以确保 `__make_power_2` 函数返回一个元组,即使是单个元素的元组也可以。以下是一个可能的解决方法:
```python
def __make_power_2(img, base, method=Image.BICUBIC):
w, h = img.size
ow = int(math.ceil(w / base) * base)
oh = int(math.ceil(h / base) * base)
return tuple([ow, oh]) # 返回一个元组
# 或者简单地返回一个单个元素的元组
# return (ow, oh)
```
通过确保 `__make_power_2` 函数返回一个元组,你可以避免将整数解包到多个变量中引发的 `TypeError` 错误。请根据你的代码逻辑进行相应的修改。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/train_PBAFN_stage1.py", line 134, in <module> loss_vgg = criterionVGG(x_all[num], cur_person_clothes.cuda()) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/models/networks.py", line 164, in forward x_vgg, y_vgg = self.vgg(x), self.vgg(y) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/models/networks.py", line 150, in forward h_relu5 = self.slice5(h_relu4) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 119, in forward input = module(input) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/pooling.py", line 162, in forward return F.max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/_jit_internal.py", line 365, in fn return if_false(*args, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 659, in _max_pool2d return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode) RuntimeError: Given input size: (512x2x1). Calculated output size: (512x1x0). Output size is too small 进程已结束,退出代码1
根据你提供的错误信息,这是一个运行时错误(RuntimeError)。错误信息中指出了问题出现的位置和错误类型。
根据错误信息可以看出,在执行 `forward` 方法时,发生了一个尺寸(size)计算错误。具体来说,输入的尺寸是 `(512x2x1)`,但计算得到的输出尺寸是 `(512x1x0)`。错误信息还指出输出尺寸过小(Output size is too small),导致计算无法进行。
这种错误通常与网络模型的结构和输入数据的尺寸不匹配有关。可能是在网络模型的某一层或操作中,尺寸计算出现了错误。可能的原因包括输入数据的维度不正确、网络模型定义中的错误或者数据预处理过程中的问题。
要解决这个问题,你可以检查以下几个方面:
1. 确保输入数据的维度和尺寸与模型定义相匹配。
2. 检查网络模型定义中各层或操作的输入输出尺寸是否正确。
3. 检查数据预处理过程中是否存在错误,例如可能需要进行维度变换或缩放操作。
如果你需要更详细的帮助,请提供相关的代码片段或更多上下文信息,我将尽力帮助你找到解决方案。
ImportError: /home/xi/.conda/envs/tensor/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/tensorrt.so: undefined symbol: getBuilderPluginRegistry
根据提供的引用内容,出现了一个ImportError错误,错误信息为"/home/xi/.conda/envs/tensor/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/tensorrt.so: undefined symbol: getBuilderPluginRegistry"。这个错误通常是由于缺少依赖或版本不匹配导致的。解决这个问题的思路如下:
1. 确保依赖已安装:首先,您需要确保所需的依赖已正确安装。在这种情况下,您需要确保TensorRT和相关的依赖已正确安装。您可以使用以下命令检查TensorRT是否已正确安装:
```shell
pip list | grep tensorrt
```
如果没有输出结果,则表示TensorRT未安装。您可以使用以下命令安装TensorRT:
```shell
pip install tensorrt
```
2. 检查版本兼容性:如果您已经安装了TensorRT,但仍然遇到该错误,可能是由于版本不兼容导致的。请确保您使用的TensorRT版本与您的代码和其他依赖项兼容。您可以查看TensorRT文档或与您使用的框架的官方文档进行比对,以确保版本兼容性。
3. 更新依赖:如果您已经安装了TensorRT并且版本兼容,但仍然遇到该错误,您可以尝试更新TensorRT和其他相关依赖项。使用以下命令更新TensorRT:
```shell
pip install --upgrade tensorrt
```
然后,重新运行您的代码,看看问题是否解决。
请注意,这只是一些解决ImportError错误的常见思路。具体解决方法可能因您的环境和代码而异。如果上述方法无法解决问题,请提供更多详细信息,以便我能够提供更准确的帮助。
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