File "main.py", line 49, in <module> mse = exp.test(args) File "/root/autodl-tmp/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master-mnist/SimVP-Simpler-yet-Better-Video-Prediction-master/exp.py", line 255, in test plt.imshow(inputs[i, j].transpose(1,2,0)/255.0) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/pyplot.py", line 2695, in imshow __ret = gca().imshow( File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/__init__.py", line 1442, in inner return func(ax, *map(sanitize_sequence, args), **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py", line 5665, in imshow im.set_data(X) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/image.py", line 710, in set_data raise TypeError("Invalid shape {} for image data" TypeError: Invalid shape (32, 32, 2) for image data
时间: 2023-12-17 12:04:03 浏览: 42
根据报错信息,出现了一个类型错误。错误的原因是在plt.imshow函数中,尝试将形状为(32, 32, 2)的数据作为图像数据进行显示,但是该形状的数据不符合图像数据的要求。
要解决这个错误,你可以检查输入的数据和其形状是否正确。可能的原因是输入的数据维度或通道数不正确,应该调整数据的形状或维度使其符合图像数据的要求。
另外,你可以查看输入数据的具体内容,确认其是否与预期相符。可以使用print语句输出输入数据的形状和相关信息,以便进行进一步的排查和调试。
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Traceback (most recent call last): File "train.py", line 76, in <module> loss = criterion(outputs, labels)# 调用损失函数、优化函数 File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/modules/loss.py", line 530, in forward return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) File "/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/torch/nn/functional.py", line 3269, in mse_loss if not (target.size() == input.size()): AttributeError: 'list' object has no attribute 'size'
这个错误是因为你的`target`是一个list对象,但是在使用`mse_loss`时,它需要是一个tensor对象。所以你需要将`target`转换为tensor对象。
您可以使用`torch.tensor()`函数将list转换为tensor,像这样:
```
target = torch.tensor(target)
```
然后再次运行您的代码,这个错误就应该被解决了。
Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> NameError: name 'mse' is not defined
这个错误提示意味着在代码中使用了一个未定义的变量 `mse`。这通常是由于以下几种情况导致的:
1. 变量名拼写错误,应该检查变量名是否正确。
2. 变量未在代码的相应位置被定义或初始化。可以尝试在使用变量之前先定义并初始化它。
3. 变量定义在了错误的作用域中,无法在当前作用域中访问。可以尝试将变量定义在更高的作用域中或者使用 `global` 声明将其声明为全局变量。
需要根据具体的代码情况进行排查。