RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64这个错误怎么解决

时间: 2023-09-25 14:07:35 浏览: 50
这个错误一般是因为代码中使用了某些数据类型转换函数,而转换过程中数据类型不匹配导致的。建议检查代码中所有涉及类型转换的函数,确保数据类型匹配。具体的解决方法取决于代码的具体情况,可以尝试以下几种方法: 1. 检查代码中所有数据类型转换的函数,确保输入和输出类型匹配。 2. 使用 `int()` 函数将浮点数转换为整数,但需要注意精度损失的问题。 3. 使用 `round()` 函数将浮点数四舍五入后再转换为整数。
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YOLOv7训练报错RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64

根据提供的引用内容,你遇到的问题是YOLOv7训练报错RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64。这个错误是由于你的torch版本不支持将float类型直接转换为long int类型的数据。解决这个问题的方法有两种: 方法一:修改代码 在lib软件包中找到core软件包下的postprocess.py文件,找到第30行的代码: ```python gain = torch.ones(7, device=targets.device) ``` 将这行代码修改为: ```python gain = torch.ones(7, device=targets.device).long() ``` 然后重新运行train.py,这样就可以成功解决这个问题。 方法二:降低torch版本 另一种解决方法是降低torch的版本。你可以尝试使用较旧的torch版本,因为较新的torch版本可能会出现这个问题。你可以通过以下命令降低torch版本: ```shell pip install torch==<version> ``` 其中,<version>是你想要安装的torch版本号。安装完成后,重新运行train.py,应该就能够解决这个问题。

RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type __int64

This error occurs when you try to convert a floating-point number to an integer value using the __int64 data type. The __int64 data type is used for 64-bit integer values, while float data type is used for decimal values. To fix this error, you should convert the floating-point number to an integer value using the int() function instead of the __int64 data type. For example: ```python x = 3.14 y = int(x) print(y) ``` In this example, the float value 3.14 is converted to an integer value using the int() function, and the output will be 3.

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上述211行附近的代码如下,请具体指出问题 def build_targets(self, p, targets): # Build targets for compute_loss(), input targets(image,class,x,y,w,h) na, nt = self.na, targets.shape[0] # number of anchors, targets tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] gain = torch.ones(7, device=targets.device) # normalized to gridspace gain ai = torch.arange(na, device=targets.device).float().view(na, 1).repeat(1, nt) # same as .repeat_interleave(nt) targets = torch.cat((targets.repeat(na, 1, 1), ai[:, :, None]), 2) # append anchor indices g = 0.5 # bias off = torch.tensor([[0, 0], [1, 0], [0, 1], [-1, 0], [0, -1], # j,k,l,m # [1, 1], [1, -1], [-1, 1], [-1, -1], # jk,jm,lk,lm ], device=targets.device).float() * g # offsets for i in range(self.nl): anchors = self.anchors[i] gain[2:6] = torch.tensor(p[i].shape)[[3, 2, 3, 2]] # xyxy gain # Match targets to anchors t = targets * gain if nt: # Matches r = t[:, :, 4:6] / anchors[:, None] # wh ratio j = torch.max(r, 1. / r).max(2)[0] < self.hyp['anchor_t'] # compare # j = wh_iou(anchors, t[:, 4:6]) > model.hyp['iou_t'] # iou(3,n)=wh_iou(anchors(3,2), gwh(n,2)) t = t[j] # filter # Offsets gxy = t[:, 2:4] # grid xy gxi = gain[[2, 3]] - gxy # inverse j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T l, m = ((gxi % 1. < g) & (gxi > 1.)).T j = torch.stack((torch.ones_like(j), j, k, l, m)) t = t.repeat((5, 1, 1))[j] offsets = (torch.zeros_like(gxy)[None] + off[:, None])[j] else: t = targets[0] offsets = 0 # Define b, c = t[:, :2].long().T # image, class gxy = t[:, 2:4] # grid xy gwh = t[:, 4:6] # grid wh gij = (gxy - offsets).long() gi, gj = gij.T # grid xy indices # Append a = t[:, 6].long() # anchor indices indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices tbox.append(torch.cat((gxy - gij, gwh), 1)) # box anch.append(anchors[a]) # anchors tcls.append(c) # class return tcls, tbox, indices, anch

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