TypeError: meshgrid() got an unexpected keyword argument 'indexing'

这个错误是因为你使用的是pytorch的1.7.1版本，而在该版本中并不支持'meshgrid'函数的参数'indexing'。解决这个问题的方法是在代码中找到报错行，并删除参数'indexing="ij"。这样就可以避免这个错误了。另外，你还提到了运行val.py文件时出现了错误，显示自动安装的pytorch版本和cuda不匹配。你可以根据服务器的要求，将pytorch版本从1.11.0改为1.8.0版本。如果你想使用国内镜像安装pytorch，可以参考镜像安装的说明和版本查找说明。最后，你还提到了在代码中指定使用第一块显卡运行程序时，结果显示设备不存在。这可能是因为环境配置问题，你可以尝试重新安装一遍相关环境。总结一下你的电脑配置和安装版本，你使用的是RTX3080 GPU，CUDA版本是11.5，conda版本是4.11.0，python版本是3.7.0。你可以通过导入torch和torchvision库来查看它们的版本号。

相关问题

typeerror: meshgrid() got an unexpected keyword argument 'indexing'

### 回答1：
这个错误的意思是，在调用 meshgrid 函数时，传入了一个意料之外的关键字参数 "indexing"。meshgrid 函数没有这个参数。可能是输入错误或是使用了错误的版本。建议检查代码并确保使用正确的参数。

### 回答2：
这个错误是由于使用了不支持的关键字参数所导致的。在Python中，函数调用时可以给函数传递关键字参数，关键字参数是用名称传递的参数，这种方式可以让代码更简洁，也更易读。但是有时候我们会使用错误的关键字参数，或者使用了不支持的关键字参数，这就会导致函数调用失败，抛出错误。

对于这个错误，它是针对meshgrid()函数。meshgrid()是一个用于生成网格坐标点的函数，也可以用于数据的重采样和插值。这个函数的参数中有一个叫做indexing的关键词参数，用于指定生成的坐标点所代表的坐标系类型。而这个错误则是因为在调用meshgrid()函数时使用了不支持的或错误的indexing参数值。

解决这个错误的方法就是检查代码中meshgrid()函数的调用，并且确认传递给它的参数值是否正确。如果使用了错误的参数值，就需要将其更改为正确的值。如果不确定应该使用哪个参数值，可以参考函数的文档或者官方文档。还可以尝试使用默认值，因为默认参数通常是最常用和最安全的参数，而且可以保证程序的正确执行。

### 回答3：
这个错误是由于使用了不兼容的参数导致的。在使用函数meshgrid()时，如果使用了参数"indexing"，而当前版本的Python所带的numpy库不支持该参数，就会出现Type Error错误，提示meshgrid()函数不支持参数"indexing"。

解决这个问题可以先检查当前所使用的numpy库版本是否支持该选项。如果不支持，则需升级numpy库版本。如果选择不升级，可尝试使用其他参数替代"indexing"，或使用其他函数代替meshgrid()，以实现相同的功能。

另外需要注意，当使用Python库中的函数时，应该在文档中查找该函数的所有参数，以免使用不正确的参数或参数值导致错误。另外，其它库的函数参数也需要格外注意，特别是在不同版本间的库之间切换时。这能有效地避免类似的错误。

TypeError: got an unexpected keyword argument 'average'

这个错误通常是因为你使用的函数或方法不支持average参数，或者你的参数拼写错误。你可以检查一下你的代码，看看是否有拼写错误或者参数错误。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

以下是一个例子，演示了这个错误的产生和解决方法：

<<引用>>：

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2], average='weighted'))

运行上述代码会报错：TypeError: average() got an unexpected keyword argument 'average'

<<引用>>：
解决方法是检查一下你使用的库版本是否支持average参数，如果不支持，可以升级到最新版本。如果你确定你的代码没有问题，那么可能是你使用的库版本过低，需要升级到最新版本。

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.average(a, axis=0, weights=[0.1, 0.2, 0.3, 0.2, 0.2]))

输出结果为：3.1