错误使用 optim.internal.problemdef.ElementwiseOperator/checkIsValid Argument dimensions 3-by-1 and 3-by-3-by-3 must agree.

时间: 2024-04-04 12:30:39 浏览: 195
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这个错误信息表明，在使用 ElementwiseOperator 函数时，输入参数的维度不匹配。具体而言，输入参数的第一个维度是 3，而第二个参数的第一个和第二个维度是 3 和 3，第三个维度是 3，因此无法进行相应的元素级运算。需要检查代码中使用 ElementwiseOperator 函数的部分，确定输入参数的维度是否正确，并进行必要的修改。
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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 "https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate", userwarning)

这是一个PyTorch的警告信息，提示在PyTorch 1.1.0及以后的版本中，应该先调用optimizer.step()，再调用lr_...具体细节可以参考链接：https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate。

Let's use 2 GPUs! /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(). " Traceback (most recent call last): File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/train.py", line 91, in <module> train_dataset = get_training_data(train_dir, {'patch_size':opt.TRAINING.TRAIN_PS}) File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/data_RGB.py", line 5, in get_training_data assert os.path.exists(rgb_dir) AssertionError

1. 建议使用两个 GPU 进行训练，具体的实现方法可能需要修改代码，具体实现可以参考 PyTorch 的官方文档。 2. 该异常信息与之前的一样，是在 data_RGB.py 文件的第 5 行发生的 AssertionError，断言检查 rgb_dir...

/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(). "

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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(). "

这段代码是一个警告信息，意思是在 PyTorch 1.1.0 及以后的版本中，应该先调用 optimizer.step()，然后再调用 lr_scheduler.step()。...因此，建议在使用 PyTorch 进行模型训练时，按照正确的顺序调用这两个函数。

C:\Users\WangLinYong\Anaconda3\lib\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(). "

这个警告是由PyTorch的学习率调度器(lr_scheduler)引发的。它建议在调用lr_scheduler.step()之前先调用optimizer.step()，以确保学习率调整是基于最新的优化器状态进行的。如果不按照这个顺序调用，PyTorch会跳...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-...
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