File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 180, in <module> tf.app.run() File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/platform/app.py", line 40, in run _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 312, in run _run_main(main, args) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 258, in _run_main sys.exit(main(argv)) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 110, in main total_loss, model_loss = tower_loss(iis, isms, igms, itms, reuse_variables) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 30, in tower_loss f_score, f_geometry = model.model(images, is_training=True) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 77, in model spp_output = spp_layer(f[0]) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 44, in spp_layer strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID') File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/nn_ops.py", line 3815, in max_pool name=name) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in max_pool ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in <listcomp> ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/execute.py", line 169, in make_int (arg_name, repr(v))) TypeError: Expected int for argument 'ksize' not <tf.Tensor 'model_0/feature_fusion/SpatialPyramidPooling/strided_slice_2:0' shape=() dtype=int32>. Process finished with exit code 1

这个错误是由于传递给函数的参数 ksize 需要是整数类型，但是你传递了一个 Tensor 对象。你需要确保将 Tensor 转换为整数类型后再传递给函数。你可以使用 TensorFlow 的 `tf.cast()` 函数将 Tensor 转换为整数类型，例如：`tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)`。你需要找到代码中使用了 `tf.nn.max_pool()` 函数的部分，并检查是否在调用该函数时传递了一个 Tensor 类型的 ksize 参数，如果是，则需要将其转换为整数类型。例如，你可以将以下代码：

pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=ksize_tensor, strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

修改为：

ksize = tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)
pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, ksize, ksize, 1], strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

这应该可以解决你的问题。

相关问题

File "D:\AlphaPose-master\webcam_demo.py", in <module>

Unfortunately, as an AI language model, I am not able to see your code or execute it. However, the error message suggests that there may be a syntax error or a missing module in your code. Please double-check your code and make sure all necessary modules are installed. If you are still having issues, you may want to seek help from a developer or a coding community.

file \d:/毕业设计/weiboanalysis-master/multi_adaboost/multi_boost.py\", line"

### 回答1：
这段代码报错的位置是在文件路径为"d:/毕业设计/weiboanalysis-master/multi_adaboost/multi_boost.py"的第几行，根据报错信息"file \d:/毕业设计/weiboanalysis-master/multi_adaboost/multi_boost.py\", line"，可以得知报错的具体行数没有在问题中给出。

要解决该问题，首先需要查看报错的具体行数，通常报错信息中会跟随一个数字，表示报错的行数。然后，在对应文件路径的multi_boost.py中找到报错的那一行，并检查代码是否有语法错误、引用了未定义的变量或者函数等问题。

同时，还需要检查报错位置上一行或前几行的代码，以确定是否存在语法错误、缺少了引用库或模块等问题。

在定位问题之后，可以根据具体的错误类型采取相应的解决措施。有时候，可能只需要修复一个小错误，如变量名拼写错误、缩进问题等；有时候，可能需要查看报错信息中的具体错误原因，对代码进行逻辑上的修正。

总而言之，通过定位报错行数，并检查该行代码及其前后几行的问题所在，我们可以更好地理解并解决这个错误。

### 回答2：
这段代码的报错信息显示在路径为d:/毕业设计/weiboanalysis-master/multi_adaboost/multi_boost.py的文件中的第X行出现了错误。根据错误信息，我们可以定位到具体错误位置，然后对代码进行检查和修改。

首先，我们需要检查该文件路径是否正确。可能是因为路径不存在或文件名拼写错误导致文件无法找到。我们可以打开文件资源管理器，确认路径是否与代码中的路径一致，如果不一致，则需要修改路径或文件名。

其次，我们需要检查第X行的代码是否存在错误。可以仔细阅读该行代码，并检查是否有语法错误、变量命名错误或其他可能引起错误的问题。如果有错误，需要根据具体情况进行修正。还可以根据错误信息，检查该行代码是否有与其他地方的代码有冲突或依赖关系，也需要进行相应的调整。

最后，在对代码进行调整后，我们可以重新运行程序，检查是否还会出现同样的错误。如果还出现错误，可能是其他部分的代码存在问题，需要进一步排查和修复。

总之，针对报错信息中指定的文件路径和行号，我们需要对路径和代码进行检查和修正，以解决该错误。