dataset train metas: 27097 dataset test metas: 7546 loading model True Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 308, in _check_seekable f.seek(f.tell()) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "train.py", line 105, in <module> state_dict = torch.load(args.loadckpt) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 579, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 235, in _open_file_like return _open_buffer_reader(name_or_buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 220, in __init__ _check_seekable(buffer) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 311, in _check_seekable raise_err_msg(["seek", "tell"], e) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 304, in raise_err_msg raise type(e)(msg) AttributeError: 'bool' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.

这个错误信息表明在尝试加载模型检查点时出现了问题。具体来说，`torch.load` 方法无法从指定的文件中加载数据，因为该文件不是一个可寻址的文件对象。

根据错误信息，“'bool' object has no attribute 'seek'”这句话提示了问题的关键。这个错误通常是由于传递给 `torch.load` 方法的参数不是一个有效的文件名或文件对象。在这种情况下，`args.loadckpt` 参数的值可能是一个布尔值，而不是一个有效的文件对象。

为了解决这个问题，可以尝试使用 `io.BytesIO` 类将数据加载到内存缓冲区中，并从缓冲区中加载数据，而不是直接从文件中加载数据。具体来说，可以使用以下代码替换加载模型检查点的代码：

import io

if args.loadckpt:
    with open(args.loadckpt, 'rb') as f:
        buffer = io.BytesIO(f.read())
    state_dict = torch.load(buffer)
else:
    state_dict = None

这将打开指定的文件，将其内容读取到内存缓冲区中，并从缓冲区中加载数据。这样就可以避免由于文件不可寻址而导致的错误。

相关问题

vsismb does not exist in the file system, and is not recognized as a supported dataset name. Traceback (most recent call last):

这个错误通常出现在以下几种情况下：

1. `gdal`库没有正确安装或配置：需要确保`gdal`库已经正确安装，并且环境变量已经配置正确。可以尝试在命令行中输入`gdalinfo --version`命令来检查是否安装成功。

2. 文件路径不正确：需要确保使用`/vsismb/`虚拟文件系统时，文件路径的格式正确，并且提供了正确的登录用户名和密码、服务器地址、共享目录名称、文件相对路径和文件名。可以尝试手动访问该文件路径，确保可以正常访问。

3. 权限问题：需要确保smb服务器处于可访问状态，并且具有读取权限。同时，为了保证安全性，建议不要在代码中明文输入密码，可以使用其他方式进行安全认证。

可以逐一排查以上问题，找到导致错误的原因并解决。如果问题仍然存在，可以提供更详细的错误信息和代码，以便进一步排查。

Traceback (most recent call last): File "E:\AdaBoost\adaboost.py", line 11, in <module> dataset = pd.read_csv(file_path)

这个 traceback 的错误信息与上一个类似，但是这次错误是在尝试读取 csv 文件时发生的。根据错误信息，`pd.read_csv()` 函数无法读取名为 `file_path` 的文件。

这个问题可能是由于文件路径不正确或文件格式不正确导致的。请尝试以下方法来解决这个问题：

1. 确保文件路径是正确的。可以使用 `print(file_path)` 语句来打印文件路径，以确保它与预期的一样。

2. 确保文件格式是正确的。`pd.read_csv()` 函数只能读取 CSV 格式的文件。如果你的文件不是 CSV 格式，请尝试使用适当的函数（例如 `pd.read_excel()` 或 `pd.read_table()`）来读取文件。

3. 检查文件编码是否正确。如果文件采用了非标准的编码格式，可以使用 `encoding` 参数来指定正确的编码。例如，如果文件使用 UTF-16 编码，你可以将 `pd.read_csv()` 函数修改为 `pd.read_csv(file_path, encoding='utf-16')`。

希望这些方法可以帮助你解决问题。