hrnet运行到outputs, probs = self.model(inputs)突然报错ValueError: signal only works in main thread

这个错误是由于在非主线程中使用了`signal`导致的。`signal`是一个Python的模块，它用于处理信号（如键盘中断）。然而，在多线程环境中，`signal`模块只能在主线程中使用。

要解决这个问题，你可以尝试将代码中处理`signal`的部分移动到主线程中。如果你的代码使用了多线程，你可以考虑将信号处理逻辑放在主线程中的某个地方，而不是在其他线程中。这样，就可以避免出现这个错误。

另外，有时候这个错误也可能是由于其他原因引起的，比如在多线程环境中使用了某些不兼容的库或模块。如果以上方法没有解决问题，你可能需要进一步检查你的代码，查找是否有其他可能导致这个错误的原因。

相关问题

if name in self.return_layers: out_name = self.return_layers[name] if name == 'stage4' and self.hrnet_flag: # In HRNetV2, we upsample and concat all outputs streams together output_h, output_w = x[0].size(2), x[0].size(3) # Upsample to size of highest resolution stream x1 = F.interpolate(x[1], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x2 = F.interpolate(x[2], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x3 = F.interpolate(x[3], size=(output_h, output_w), mode='bilinear', align_corners=False) x = torch.cat([x[0], x1, x2, x3], dim=1) out[out_name] = x else: out[out_name] = x return out

这段代码包含在一个 PyTorch 模型的 forward 方法中，用于处理模型的输出。该模型是一个分割模型，返回多个分辨率的特征图。在这段代码中，使用了一个字典 out 来存储输出，其中键为特征图的名称，值为特征图。该模型中包含了多个子模块，其中一些子模块的输出需要单独返回。这个函数首先使用了 module.named_modules() 方法来遍历模块中的所有子模块，然后根据设定的 return_layers 字典来判断是否需要返回该子模块的输出。如果需要返回该子模块的输出，则将其存储到 out 字典中。在 HRNetV2 这个模型中，如果需要返回 stage4 子模块的输出，需要将其它三个子模块的输出进行上采样并拼接在一起，最后将拼接后的特征图存储到 out 字典中。最后，函数返回 out 字典。

Traceback (most recent call last): File "D:/code/hrnet-keras-main/train.py", line 18, in <module> from utils.dataloader import SegmentationDataset File "D:\code\hrnet-keras-main\utils\dataloader.py", line 13, in <module> class SegmentationDataset(keras.utils.Sequence): AttributeError: module 'keras.utils' has no attribute 'Sequence'

这个错误是由于keras库中没有名为'Sequence'的属性导致的。在较新的版本中，keras已经将'sequence'移动到了tensorflow.keras.utils模块中。所以，你需要将代码中的'keras.utils.Sequence'替换为'tensorflow.keras.utils.Sequence'。这样应该能够解决这个错误。