Traceback (most recent call last): File "train.py", line 294, in <module> train() File "train.py", line 177, in train pred = get_model(pointclouds_phs[-1], is_training_phs[-1], bn_decay=bn_decay) File "/data/hxl/TDGCNN6sagan/tensorflow/sem_seg/model.py", line 569, in get_model self_att_1 = SelfAttention(out111) File "/data/hxl/TDGCNN6sagan/tensorflow/sem_seg/model.py", line 505, in __init__ self.q_map = tf.keras.layers.Conv1D(self.out_channel, 1, use_bias=False) File "/root/anaconda3/envs/py37tf241/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py", line 512, in __init__ **kwargs) File "/root/anaconda3/envs/py37tf241/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py", line 164, in __init__ self._validate_init() File "/root/anaconda3/envs/py37tf241/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/layers/convolutional.py", line 175, in _validate_init self.groups, self.filters)) ValueError: The number of filters must be evenly divisible by the number of groups. Received: groups=1, filters=Tensor("transpose_2:0", shape=(24, 64, 4096), dtype=float32, device=/device:GPU:0)

这个错误是由于在模型的某个层中，输入的 filters 参数的形状不符合要求导致的。根据错误信息，可以看到 filters 的形状为 (24, 64, 4096)，而 groups 参数为 1，这意味着 filters 的数量必须可以被 groups 整除。

要解决这个问题，你可以检查一下模型的定义，特别是和该层相关的部分，确保输入 filters 的形状符合要求。还可以检查一下数据的预处理过程，确保数据输入到模型中时的形状是正确的。

如果问题仍然存在，你可以尝试调整 filters 的数量或 groups 的值，使其能够被整除。另外，还可以尝试查看相关文档或寻求开发者的帮助来解决这个问题。

相关问题

运行报错Traceback (most recent call last): File "train.py", line 5, in <module> import torch_geom

根据您提供的错误信息，问题出在导入`torch_geom`模块时。这个错误可能有以下几个原因：

1. 模块名称错误：`torch_geom`可能不是一个标准的Python模块或PyTorch扩展。正确的模块名称可能是`torch_geometric`，这是一个用于图神经网络的PyTorch扩展库。

2. 模块未安装：如果您确实想要使用`torch_geometric`，那么可能是因为这个库没有正确安装。

3. 环境问题：如果您使用了虚拟环境，可能是在错误的Python环境中运行脚本。

解决这个问题的步骤如下：

1. 确认模块名称：
尝试将`import torch_geom`改为`import torch_geometric`。

2. 安装正确的库：
如果您想使用`torch_geometric`，可以使用以下命令安装：

   pip install torch_geometric

3. 检查Python环境：
确认您正在使用正确的Python环境，特别是如果您使用了虚拟环境或Conda环境。

4. 更新pip：
有时，更新pip可以解决安装问题：

   pip install --upgrade pip

5. 检查PyTorch版本：
`torch_geometric`对PyTorch版本有一定要求，确保您的PyTorch版本兼容。

6. 查看完整错误信息：
重新运行脚本，并仔细查看完整的错误信息，这可能会提供更多线索。

如果问题仍然存在，建议您提供更多的上下文信息，例如您正在尝试运行的完整脚本内容，以及您使用的操作系统和Python版本。这将有助于更准确地诊断问题。

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 21, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

回答: 这个报错是因为在运行脚本时找不到名为'tensorboard'的模块。根据引用\[1\]中的错误信息，可以看出在train.py文件的第9行中导入了torch.utils.tensorboard模块，但是系统找不到这个模块。解决这个问题的方法是安装tensorboard模块。根据引用\[3\]中的提示，可以使用pip命令安装tensorboard模块，命令为pip install tensorboard。安装完成后，可以使用tensorboard命令来运行TensorBoard，并通过--logdir参数指定日志文件的路径。这样就可以解决报错问题了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboard](https://blog.csdn.net/pfl_327/article/details/124267463)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[debug]-yolov5运行时提示ModuleNotFoundError: No module named ‘_lzma](https://blog.csdn.net/ai_faker/article/details/109519022)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]