E:\anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:652: UserWarning:

时间: 2024-03-06 18:45:15 浏览: 184
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已有Python安装Anaconda,出现warning、报错及解决办法

E:\anaconda\envs\gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py:652: UserWarning 是一个警告信息，它来自于PyTorch库中的torch.nn.functional模块的第652行。警告信息通常是由于某些代码的使用方式可能存在问题或者不推荐使用而产生的。 具体来说，这个警告信息是由用户引起的，可能是因为用户在使用torch.nn.functional模块时，使用了一种不推荐的方式或者存在一些潜在的问题。警告信息的具体内容需要查看代码才能确定。 如果你能提供更多的上下文或者代码片段，我可以帮助你更好地理解这个警告信息并给出更准确的解释和建议。
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根据错误信息可以看出，这个错误是由于在使用pickle模块进行反序列化时出现了问题。具体来说，出现了_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str错误。 该错误通常发生在Python版本升级或代码迁移过程中...

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wandb: Tracking run with wandb version 0.15.5 wandb: W&B syncing is set to offline in this directory. wandb: Run wandb online or set WANDB_MODE=online to enable cloud syncing. /home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/gym/envs/registration.py:556: UserWarning: WARN: The environment Ant-v2 is out of date. You should consider upgrading to version v4. f"The environment {id} is out of date. You should consider " Error compiling Cython file: ------------------------------------------------------------ ... See c_warning_callback, which is the C wrapper to the user defined function ''' global py_warning_callback global mju_user_warning py_warning_callback = warn mju_user_warning = c_warning_callback ^ ------------------------------------------------------------ /home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/mujoco_py/cymj.pyx:92:23: Cannot assign type 'void (const char *) except * nogil' to 'void (*)(const char *) noexcept nogil' Error compiling Cython file: ------------------------------------------------------------ ... See c_warning_callback, which is the C wrapper to the user defined function ''' global py_error_callback global mju_user_error py_error_callback = err_callback mju_user_error = c_error_callback ^ ------------------------------------------------------------ /home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/mujoco_py/cymj.pyx:127:21: Cannot assign type 'void (const char *) except * nogil' to 'void (*)(const char *) noexcept nogil' Compiling /home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/mujoco_py/cymj.pyx because it changed. [1/1] Cythonizing /home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch1/lib/python3.7/site-packages/mujoco_py/cymj.pyx wandb: Waiting for W&B process to finish... (failed 1). wandb: You can sync this run to the cloud by running: wandb: wandb sync /home/zhangmengjie/PID/Python/ERL-Re2-main/wandb/offline-run-20230721_165346-awq1hazo wandb: Find logs at: ./wandb/offline-run-20230721_165346-awq1hazo/logs

根据错误信息，您在使用Wandb库时，将同步模式设置为了offline，因此无法进行云端同步。要解决这个问题，您可以执行以下操作之一： 1. 在命令行中运行 wandb online 命令，将同步模式切换为在线模式。...

E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([30, 3])) that is different to the input size (torch.Size([1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个错误是因为你传递给F.mse_loss()函数的输入张量和目标张量的形状不匹配。具体来说，输入张量的形状是[1]，而目标张量的形状是[30, 3]。这意味着你正在尝试将一个形状为[1]的张量广播到一个形状为[30, 3...

D:\anaconda\anaconda3\envs\1\lib\site-packages\torch\package\_directory_reader.py:17:+UserWarning:+F

引用:OSError: cannot load library 'D:\Programs\Anaconda3\envs\...\lib\site-packages\_soundfile_data\libsndfile64bit.dll': error 0x7e 引用:最近一直在搞windows系统，不太熟悉，坑比较多。在使用pytorch时，...

D:\py\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py:536: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 50, 1])) that is different to the input size (torch.Size([50, 1])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

这个警告是因为你的目标张量的形状和输入张量的形状不匹配。...你可以使用torch.reshape或torch.squeeze函数来调整张量的形状。如果你不确定如何调整张量的形状，请检查输入张量和目标张量的形状并确保它们匹配。

D:\Anaconda\envs\DL\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:83: UserWarning: CUDA initialization: CUDA driver initialization failed, you might not have a CUDA gpu. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\c10\cuda\CUDAFunctions.cpp:109.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0

这个警告意味着 CUDA 驱动程序初始化失败，可能是因为您的系统没有可用的 CUDA GPU。CUDA 是一个用于在 GPU 上执行并行计算的平台。如果您想在 GPU 上运行深度学习模型，您需要确保您的系统配置正确并且正确安装了 ...

下载别人的数据集在YOLOV5进行训练发现出现报错，请给出具体正确的处理拌饭Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.24, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp20 Starting training for 42 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s][ WARN:0@20.675] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 679, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 634, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train Process finished with exit code 1

根据错误日志，出现了以下几个错误： 1. cv::find imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity：这个错误提示无法打开或读取...

/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/gym/core.py:27: UserWarning: WARN: Gym minimally supports python 3.6 as the python foundation not longer supports the version, please update your version to 3.7+ "Gym minimally supports python 3.6 as the python foundation not longer supports the version, please update your version to 3.7+" Traceback (most recent call last): File "run_re2.py", line 81, in <module> parameters = Parameters(parser) # Inject the cla arguments in the parameters object File "/home/zhangmengjie/PID/Python/ERL-Re2-main/parameters.py", line 117, in __init__ self.wandb = wandb.init(project="TSR",name=self.name) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1173, in init raise e File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 1150, in init wi.setup(kwargs) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_init.py", line 172, in setup self._wl = wandb_setup.setup(settings=setup_settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 327, in setup ret = _setup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 320, in _setup wl = _WandbSetup(settings=settings) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 303, in __init__ _WandbSetup._instance = _WandbSetup__WandbSetup(settings=settings, pid=pid) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 108, in __init__ self._settings = self._settings_setup(settings, self._early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_setup.py", line 128, in _settings_setup s._apply_env_vars(self._environ, _logger=early_logger) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1597, in _apply_env_vars self.update(env, source=Source.ENV) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 1453, in update self.__dict__[key].update(settings.pop(key), source=source) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 425, in update self._value = self._validate(self._preprocess(value)) File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 386, in _validate if not v(value): File "/home/zhangmengjie/anaconda3/envs/torch/lib/python3.6/site-packages/wandb/sdk/wandb_settings.py", line 898, in _validate_mode raise UsageError(f"Settings field mode: {value!r} not in {choices}") wandb.errors.UsageError: Settings field mode: '' not in {'online', 'run', 'dryrun', 'disabled', 'offline'}

这个错误提示是由于您在运行中使用的Wandb库的设置中，mode字段的值为空。根据错误信息，可选的mode字段的值应该是 online, run, dryrun, disabled, 或者 offline。 您可以检查一下您代码中关于Wandb...

(pytorch) sdy@swai:~/hw/pop2/CNN$ /home/sdy/anaconda3/envs/pytorch/lib/python3.7/site-packages/torch/nn/modules/loss.py:520: UserWarning: Using a target size (torch.Size([1, 384, 320])) that is different to the input size (torch.Size([384, 320])). This will likely lead to incorrect results due to broadcasting. Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction)

根据警告信息，输入的大小为 torch.Size([384, 320])，而目标的大小为 torch.Size([1, 384, 320])。可以看到目标的第一个维度是1，而输入没有这个额外的维度。这可能是导致警告的原因。 为了解决这个问题，你...

/home/csim/anaconda3/envs/pointcept/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:131: UserWarning: Detected call of lr_scheduler.step() before optimizer.step(). In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: optimizer.step() before lr_scheduler.step(). Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate warnings.warn("Detected call of lr_scheduler.step() before optimizer.step(). "

这是一个 PyTorch 的 Warning 信息，提示你在使用学习率调度器 lr_scheduler 时应该先调用 optimizer.step() 来更新参数，再调用 lr_scheduler.step() 来更新学习率。如果你先调用了 lr_scheduler.step() ，...

/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/torch/cuda/__init__.py:52: UserWarning: CUDA initialization: Unexpected error from cudaGetDeviceCount(). Did you run some cuda functions before calling NumCudaDevices() that might have already set an error? Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination (Triggered internally at /pytorch/c10/cuda/CUDAFunctions.cpp:100.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() > 0 gpu count 0 Traceback (most recent call last): File "DL_ProcessManager_01.py", line 5, in <module> File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "PyInstaller/loader/pyimod03_importers.py", line 540, in exec_module File "DL_ProcessManager/__init__.py", line 1, in <module> File "<frozen importlib._bootstrap>", line 983, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 967, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 677, in _load_unlocked File "PyInstaller/loader/pyimod03_importers.py", line 540, in exec_module File "DL_ProcessManager/DL_ProcessManager.py", line 12, in <module> File "/home/lxy/anaconda3/envs/mmdet2/lib/python3.7/site-packages/PyInstaller/hooks/rthooks/pyi_rth_multiprocessing.py", line 55, in _freeze_support File "multiprocessing/spawn.py", line 105, in spawn_main File "multiprocessing/spawn.py", line 115, in _main AttributeError: Can't get attribute 'CarmeraFunc' on <module '__main__' (built-in)> [15584] Failed to execute script DL_ProcessManager_01

3. 检查你的代码中是否有其他与CUDA相关的操作在调用torch.cuda.NumCudaDevices()之前被执行。确保在调用此函数之前没有其他CUDA操作。 4. 确保你的环境变量设置正确。检查环境变量LD_LIBRARY_PATH是否包含正确...
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STLinkV2.J16.S4固件更新与应用指南

资源摘要信息:"STLinkV2.J16.S4固件.zip包含了用于STLinkV2系列调试器的JTAG/SWD接口固件，具体版本为J16.S4。固件文件的格式为二进制文件（.bin），适用于STMicroelectronics（意法半导体）的特定型号的调试器，用于固件升级或更新。" STLinkV2.J16.S4固件是指针对STLinkV2系列调试器的固件版本J16.S4。STLinkV2是一种常用于编程和调试STM32和STM8微控制器的调试器，由意法半导体（STMicroelectronics）生产。固件是指嵌入在设备硬件中的软件，负责执行设备的低级控制和管理任务。 固件版本J16.S4中的"J16"可能表示该固件的修订版本号，"S4"可能表示次级版本或是特定于某个系列的固件。固件版本号可以用来区分不同时间点发布的更新和功能改进，开发者和用户可以根据需要选择合适的版本进行更新。 通常情况下，固件升级可以带来以下好处： 1. 增加对新芯片的支持：随着新芯片的推出，固件升级可以使得调试器能够支持更多新型号的微控制器。 2. 提升性能：修复已知的性能问题，提高设备运行的稳定性和效率。 3. 增加新功能：可能包括对调试协议的增强，或是新工具的支持。 4. 修正错误：对已知错误进行修正，提升调试器的兼容性和可靠性。 使用STLinkV2.J16.S4固件之前，用户需要确保固件与当前的硬件型号兼容。更新固件的步骤大致如下： 1. 下载固件文件STLinkV2.J16.S4.bin。 2. 打开STLink的软件更新工具（可能是ST-Link Utility），该工具由STMicroelectronics提供，用于管理固件更新过程。 3. 通过软件将下载的固件文件导入到调试器中。 4. 按照提示完成固件更新过程。 在进行固件更新之前，强烈建议用户仔细阅读相关的更新指南和操作手册，以避免因操作不当导致调试器损坏。如果用户不确定如何操作，应该联系设备供应商或专业技术人员进行咨询。 固件更新完成后，用户应该检查调试器是否能够正常工作，并通过简单的测试项目验证固件的功能是否正常。如果存在任何问题，应立即停止使用并联系技术支持。 固件文件通常位于STMicroelectronics官方网站或专门的软件支持平台上，用户可以在这里下载最新的固件文件，以及获得技术支持和更新日志。STMicroelectronics网站上还会提供固件更新工具，它是更新固件的必备工具。 由于固件涉及到硬件设备的底层操作，错误的固件升级可能会导致设备变砖（无法使用）。因此，在进行固件更新之前，用户应确保了解固件更新的风险，备份好重要数据，并在必要时寻求专业帮助。