terminate called after throwing an instance of 'c10::Error' what(): isTuple() INTERNAL ASSERT FAILED at "/home/li/slam2yolo5add/Thirdparty/libtorch/include/ATen/core/ivalue_inl.h":838, please report a bug to PyTorch. Expected Tuple but got GenericList Exception raised from toTuple at /home/li/slam2yolo5add/Thirdparty/libtorch/include/ATen/core/ivalue_inl.h:838 (most recent call first): frame #0: c10::Error::Error(c10::SourceLocation, std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >) + 0x69 (0x7fd6886e4eb9 in /home/li/slam2yolo5add/Thirdparty/libtorch/lib/libc10.so) frame #1: ORB_SLAM2::YoloDetection::Detect() + 0x1256 (0x7fd6de295fd6 in /home/li/slam2yolo5add/lib/libORB_SLAM2.so) frame #2: ORB_SLAM2::YoloDetection::Run() + 0x8c (0x7fd6de29689c in /home/li/slam2yolo5add/lib/libORB_SLAM2.so) frame #3: <unknown function> + 0xbd6df (0x7fd6894716df in /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6) frame #4: <unknown function> + 0x76db (0x7fd6884826db in /lib/x86_64-linux-gnu/libpthread.so.0) frame #5: clone + 0x3f (0x7fd688ecc61f in /lib/x86_64-linux-gnu/libc.so.6)
时间: 2023-08-12 13:08:15 浏览: 111
这个错误提示表明在代码的某个地方发生了一个断言错误。具体地,这个错误发生在`/home/li/slam2yolo5add/Thirdparty/libtorch/include/ATen/core/ivalue_inl.h`文件的第838行,断言失败的条件是期望得到一个Tuple类型的对象,但实际得到的是一个GenericList类型的对象。
这个错误是由于程序在使用PyTorch的IValue类型对象时发生了类型错误。可能的原因是你的代码期望得到一个Tuple对象,但实际传入的是一个GenericList对象。
要解决这个问题,你需要检查代码中涉及到IValue对象的地方,确保正确使用了Tuple和GenericList类型。确保你的代码与PyTorch版本兼容,并遵循正确的API使用方式。
如果问题仍然存在,建议向PyTorch的官方Bug报告渠道提交一个Bug报告,以便他们能够提供更具体的帮助和解决方案。
相关问题
terminate called after throwing an instance of 'c10::Error'
根据提供的引用内容,当出现"terminate called after throwing an instance of 'c10::Error'"错误时,通常是由于在使用Libtorch或PyTorch时出现了问题。这个错误通常表示在代码中发生了一个内部断言失败。
解决这个问题的方法有以下几种:
1. 检查代码中是否存在错误:首先,你需要检查你的代码是否存在语法错误、逻辑错误或其他错误。确保你的代码没有任何问题,并且正确地使用了Libtorch或PyTorch的函数和方法。
2. 检查输入数据的格式:有时,这个错误可能是由于输入数据的格式不正确导致的。确保你的输入数据符合Libtorch或PyTorch的要求,并且正确地进行了预处理。
3. 检查Libtorch或PyTorch的版本:这个错误可能与你使用的Libtorch或PyTorch的版本有关。确保你使用的是最新版本,并且与你的代码兼容。
4. 查找相关文档和讨论:如果以上方法都没有解决你的问题,你可以查找Libtorch或PyTorch的官方文档、论坛或社区,寻找类似的问题和解决方案。你可以在这些资源中找到其他用户遇到类似问题的讨论和解决方法。
下面是一个例子,演示了如何使用Libtorch加载和运行一个简单的神经网络模型:
```cpp
#include <torch/torch.h>
int main() {
// 定义一个简单的神经网络模型
struct Net : torch::nn::Module {
Net() {
fc1 = register_module("fc1", torch::nn::Linear(10, 5));
fc2 = register_module("fc2", torch::nn::Linear(5, 1));
}
torch::Tensor forward(torch::Tensor x) {
x = torch::relu(fc1->forward(x));
x = fc2->forward(x);
return x;
}
torch::nn::Linear fc1{nullptr}, fc2{nullptr};
};
// 创建一个模型实例
Net net;
// 创建一个随机输入张量
torch::Tensor input = torch::rand({1, 10});
// 运行模型
torch::Tensor output = net.forward(input);
// 打印输出结果
std::cout << output << std::endl;
return 0;
}
```
terminate called after throwing an instance of std::runtime_error what(): set_border
这个错误通常是由于程序中出现了无效的操作或参数导致的。具体来说,这个错误信息表示程序在执行 set_border 函数时出现了异常,可能是因为传递给该函数的参数不符合要求,或者程序内部出现了错误。
要解决这个问题,你可以检查程序中调用 set_border 函数的地方,确保传递给该函数的参数是合法的。你还可以尝试使用调试工具来追踪错误,并查看程序的调用栈,以找出错误的原因。另外,确保你的程序没有内存泄漏或其他常见的错误也是很重要的。