super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name))) RuntimeError: Parent directory C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\..\DQN_train\dqn_weight s does not exist.

时间: 2023-07-01 20:27:11 浏览: 694
这个错误信息的意思是，程序在运行过程中尝试创建一个文件，但是它的父目录不存在。具体来说，错误信息中给出的路径是`C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\..\DQN_train\dqn_weights`，其中`..`表示上一级目录，所以实际路径是`C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\dqn_weights`。这个路径中的`dqn_weights`目录是程序尝试创建的目录，但是它的父目录`DQN_train`并不存在。 要解决这个问题，你需要确保程序运行前`C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train`这个目录已经存在。如果这个目录是在程序运行时动态创建的，你需要在程序中加入相应的创建目录的代码。或者，你也可以手动创建这个目录，以解决这个问题。
相关问题

super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name))) RuntimeError: Parent directory C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\..\DQN_train\dqn_weights does not exist.

这个错误提示表明，在运行代码时，Python无法找到指定的文件夹。 具体来说，`super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name)))`这行代码是在创建一个`SummaryWriter`对象，用于将训练过程的各种指标（如损失、准确率等）写入TensorBoard日志文件中。而`name`所指定的文件夹路径不存在，导致程序无法正常运行。 你需要确保指定的文件夹路径是正确的，并且已经在你的文件系统中创建。如果文件夹不存在，你需要手动创建它。可以使用Python的`os`模块或者命令行工具来创建文件夹。例如，你可以在命令行中输入以下命令来创建一个名为`dqn_weights`的文件夹： ``` mkdir C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\dqn_weights ``` 然后再次运行代码，应该就可以成功创建`SummaryWriter`对象并将指标写入日志文件了。

super(_open_zipfile_reader, self).__init__(torch._C.PyTorchFileReader(name_or_buffer)) RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: invalid header or archive is corrupted

这个错误通常是由于 PyTorch 文件读取器无法读取损坏的 zip 归档文件或者文件格式不正确导致的。建议检查文件是否完整或者重新下载文件，确保文件格式正确。如果问题仍然存在，可以尝试使用其他工具打开文件，比如 WinRAR 或 7-Zip 等。如果问题仍然存在，可以考虑咨询 PyTorch 社区或者寻求专业技术支持。
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torch._C._cuda_init() RuntimeError: No CUDA GPUs are available

这个错误通常表示没有可用的GPU。如果你确信你的系统中有GPU，那么可能是没有正确安装或配置CUDA驱动程序。请尝试检查以下几点： 1. 确认GPU驱动已经安装并且在系统中可用。 2. 检查CUDA Toolkit是否正确安装。...

def __init__(self, adj, num_gru_units: int, output_dim: int, bias: float = 0.0): super(TGCNGraphConvolution, self).__init__() self._num_gru_units = num_gru_units self._output_dim = output_dim self._bias_init_value = bias self.register_buffer( "laplacian", calculate_laplacian_with_self_loop(torch.FloatTensor(adj)) ) self.weights = nn.Parameter( torch.FloatTensor(self._num_gru_units + 1, self._output_dim) ) self.biases = nn.Parameter(torch.FloatTensor(self._output_dim)) self.reset_parameters()

ChitGPT无法回答您的问题，因为这是一段Python代码，它是用于创建TGCNGraphConvolution类的构造函数。该类用于执行图卷积并生成输出。如果您需要更多关于这段代码的解释，建议您查看相关文献或咨询开发人员。

ef weights_init_normal(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find("Conv") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02) elif classname.find("BatchNorm2d") != -1: torch.nn.init.normal_(m.weight.data, 1.0, 0.02) torch.nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)

这段代码是一个用于初始化神经网络权重的函数。它采用了一种叫做正态分布的方式为卷积层和批归一化层的权重进行初始化。具体来说，对于卷积层，使用均值为0，标准差为0.02的正态分布进行初始化；...

class NormedLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes): super().__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.Tensor(feat_dim, num_classes)) self.weight.data.uniform_(-1, 1).renorm_(2, 1, 1e-5).mul_(1e5) def forward(self, x): return F.normalize(x, dim=1).mm(F.normalize(self.weight, dim=0)) class LearnableWeightScalingLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_norm = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) def forward(self, x): return self.classifier(x) * self.learned_norm class DisAlignLinear(nn.Module): def __init__(self, feat_dim, num_classes, use_norm=False): super().__init__() self.classifier = NormedLinear(feat_dim, num_classes) if use_norm else nn.Linear(feat_dim, num_classes) self.learned_magnitude = nn.Parameter(torch.ones(1, num_classes)) self.learned_margin = nn.Parameter(torch.zeros(1, num_classes)) self.confidence_layer = nn.Linear(feat_dim, 1) torch.nn.init.constant_(self.confidence_layer.weight, 0.1) def forward(self, x): output = self.classifier(x) confidence = self.confidence_layer(x).sigmoid() return (1 + confidence * self.learned_magnitude) * output + confidence * self.learned_margin class MLP_ConClassfier(nn.Module): def __init__(self): super(MLP_ConClassfier, self).__init__() self.num_inputs, self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3, self.num_outputs \ = 41, 512, 128, 32, 5 self.num_proj_hidden = 32 self.mlp_conclassfier = nn.Sequential( nn.Linear(self.num_inputs, self.num_hiddens_1), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_1, self.num_hiddens_2), nn.ReLU(), nn.Linear(self.num_hiddens_2, self.num_hiddens_3), ) self.fc1 = torch.nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_proj_hidden) self.fc2 = torch.nn.Linear(self.num_proj_hidden, self.num_hiddens_3) self.linearclassfier = nn.Linear(self.num_hiddens_3, self.num_outputs) self.NormedLinearclassfier = NormedLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs) self.DisAlignLinearclassfier = DisAlignLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True) self.LearnableWeightScalingLinearclassfier = LearnableWeightScalingLinear(feat_dim=self.num_hiddens_3, num_classes=self.num_outputs, use_norm=True)

这段代码定义了一个名为MLP_ConClassfier的神经网络模型，它包含了多个子模块，包括三个不同的分类器：NormedLinearclassfier、DisAlignLinearclassfier和LearnableWeightScalingLinearclassfier。...

torch._C._cuda_setDevice(device) RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal

torch._C._cuda_setDevice(device)是PyTorch中的一个函数，用于设置当前使用的CUDA设备。在这个函数中，device参数表示要设置的设备的索引号。 然而，当出现RuntimeError: CUDA error: invalid device ordinal错误...

Variable._execution_engine.run_backward( # Calls into the C++ engine to run the backward pass RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn : class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置允许梯度计算 predicted_tokens.requires_grad = True target_tokens.requires_grad = True scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): # 设置允许梯度计算 predicted_tokens = predicted_tokens.requires_grad_() target_tokens = target_tokens....

import torch from torch import nn class BaseColor(nn.Module): def __init__(self): super(BaseColor, self).__init__() self.l_cent = 50. self.l_norm = 100. self.ab_norm = 110. def normalize_l(self, in_l): return (in_l-self.l_cent)/self.l_norm def unnormalize_l(self, in_l): return in_l*self.l_norm + self.l_cent def normalize_ab(self, in_ab): return in_ab/self.ab_norm def unnormalize_ab(self, in_ab): return in_ab*self.ab_norm

在初始化函数__init__()中，定义了三个成员变量：l_cent、l_norm、ab_norm。normalize_l()和unnormalize_l()分别是将输入的亮度值进行归一化和反归一化的函数；normalize_ab()和unnormalize_ab()分别是将输入的色度...

class RNN(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self, input): output = input + 1 return output Network = RNN() x = torch.tensor(1) out = RNN(x) print(out)为什么报错TypeError: __init__() takes 1 positional argument but 2 were given

这是因为在创建 RNN 实例时，没有传入任何参数，但是在调用 RNN 实例时，传入了一个参数，导致参数数量不匹配，从而报错。正确的方式是将 x 作为参数传入 Network 实例中，即 out = Network(x)。

def __init__(self, parent=None): super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) self.timer_video = QtCore.QTimer() self.setupUi(self) self.init_logo() self.init_slots() self.cap = cv2.VideoCapture() self.out = None self.device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.half = self.device.type != 'cpu' # half precision only supported on CUDA

这是 Ui_MainWindow 类的构造函数 __init__() 的定义。在这个构造函数中，首先调用了父类 QtWidgets.QMainWindow 的构造函数，然后初始化了一些成员变量，包括 timer_video，cap，out，device 和 ...

class LinearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel, self).__init__() def forward(self, x): y_pred = self.linear(x) return y_pred

在__init__方法中，你首先调用了父类的构造函数super(LinearModel, self).__init__()来初始化继承自torch.nn.Module的基类。接下来，你可以在这个方法中定义模型的结构和参数。 在forward方法中，你通过...

from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)

这个类的主要作用是将BackboneBase_VGG类中的属性和方法进行实例化，然后通过调用父类的__init__方法进行初始化。 build_backbone函数是用于构建VGG神经网络模型的函数，它接受一个参数args，其中包含了VGG...

RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn :class CustomLoss(nn.Module): def __init__(self): super(CustomLoss, self).__init__() def forward(self, predicted_tokens, target_tokens): scores = torch.zeros_like(target_tokens, dtype=torch.float32) for i in range(target_tokens.size(1)): target_token = target_tokens[:, i] max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss

max_score = torch.max(torch.eq(predicted_tokens, target_token.unsqueeze(dim=1)).float(), dim=1)[0] scores[:, i] = max_score loss = 1 - torch.mean(scores) return loss 在这里，我们通过将...

请详细解释以下代码：class BandedFourierLayer(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, band, num_bands, length=201): super().__init__() self.length = length self.total_freqs = (self.length // 2) + 1 self.in_channels = in_channels self.out_channels = out_channels self.band = band # zero indexed self.num_bands = num_bands self.num_freqs = self.total_freqs // self.num_bands + (self.total_freqs % self.num_bands if self.band == self.num_bands - 1 else 0) self.start = self.band * (self.total_freqs // self.num_bands) self.end = self.start + self.num_freqs # case: from other frequencies self.weight = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, in_channels, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.bias = nn.Parameter(torch.empty((self.num_freqs, out_channels), dtype=torch.cfloat)) self.reset_parameters() def forward(self, input): # input - b t d b, t, _ = input.shape input_fft = fft.rfft(input, dim=1) output_fft = torch.zeros(b, t // 2 + 1, self.out_channels, device=input.device, dtype=torch.cfloat) output_fft[:, self.start:self.end] = self._forward(input_fft) return fft.irfft(output_fft, n=input.size(1), dim=1) def _forward(self, input): output = torch.einsum('bti,tio->bto', input[:, self.start:self.end], self.weight) return output + self.bias def reset_parameters(self) -> None: nn.init.kaiming_uniform_(self.weight, a=math.sqrt(5)) fan_in, _ = nn.init._calculate_fan_in_and_fan_out(self.weight) bound = 1 / math.sqrt(fan_in) if fan_in > 0 else 0 nn.init.uniform_(self.bias, -bound, bound)

1. \_\_init\_\_函数中，初始化了该层的一些参数，包括输入输出通道数、带宽、频带数量和信号长度等。其中，self.num_freqs表示每个频带的频率数量，self.start和self.end表示当前频带在总的频率范围内的起始和结束...

class linearModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1,1) def forward(self,x): y_hat = self.linear(x) return y_hat此处代码出现的两个self.linear分别是什么意思，为什么输入的参数不一样

在这个代码中，self.linear是linearModel类的成员变量，它是一个torch.nn.Linear对象。torch.nn.Linear是PyTorch提供的一个线性层模型，它接受两个参数：输入特征的维度和输出特征的维度。在这里，torch.nn...

return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

这个错误通常是因为 target 张量的数据类型不是 torch.long (或 torch.int64) 导致的。 cross_entropy_loss 函数的 target 参数应该是一个包含了每个样本的类别标签的一维张量，其数据类型应该是 torch....

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CC-LINK远程IO模块在环境监控中的应用：技术与案例探讨

![CC-LINK](https://www.mitsubishielectric.com/fa/products/cnt/plcnet/pmerit/cclink_ie/concept/img/main_img.jpg) # 摘要 CC-LINK远程IO模块作为一种先进的工业通信技术，在环境监控系统中具有广泛应用。本文首先概述了CC-LINK远程IO模块的基本概念及其在环境监控系统中的基础理论，包括硬件组成、软件架构及技术优势。随后，详细介绍了其在实时监控与远程控制、系统集成与配置、安全维护方面的具体实践应用。案例分析部分深入探讨了CC-LINK模块在不同环境监控场景中的应用效果与技术解决