indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) # image, anchor, grid indices RuntimeError: result type Float can't be cast to the desired output type long int

时间: 2023-12-24 17:04:27 浏览: 98
这个错误通常是由于数据类型不匹配导致的。在这段代码中,我们可以看到有一个类型转换的问题。具体来说,我们试图将一个浮点数类型的结果强制转换成一个整数类型的输出。这种类型不匹配会导致运行时错误。 为了解决这个问题,我们需要确保变量 `b`、`a`、`gj` 和 `gi` 的类型都是整数类型。我们可以使用 `int()` 函数将它们转换为整数类型。例如,将代码修改如下: ``` indices.append((int(b), int(a), int(gj.clamp(0, gain[3] - 1)), int(gi.clamp(0, gain[2] - 1)))) ``` 这样就可以避免类型不匹配的问题了。
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word_indices.append(int(vocabList_d[char]))

这行代码的作用是将字符对应的索引添加到 `word_indices` 列表中。具体来说,它首先使用字典 `vocabList_d` 查找字符 `char` 对应的索引值,然后使用 `int()` 函数将该索引值转换为整数类型,并将其添加到 `word_indices` 列表中。这样就可以将一段文本中的每个字符都转换为对应的索引序列。

如何修改index.translog.flush_threshold_size 和 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec这两个参数

要修改index.translog.flush_threshold_size参数,可以通过以下步骤: 1. 打开Elasticsearch的配置文件 elasticsearch.yml 2. 找到index.translog.flush_threshold_size这个参数,如果没有,就手动添加 3. 修改参数的值,例如将默认值512MB改为256MB 4. 保存文件并重启Elasticsearch服务使更改生效 要修改indices.store.throttle.max_bytes_per_sec参数,可以通过以下步骤: 1. 打开Elasticsearch的配置文件 elasticsearch.yml 2. 找到indices.store.throttle.max_bytes_per_sec这个参数,如果没有,就手动添加 3. 修改参数的值,例如将默认值20MB改为10MB 4. 保存文件并重启Elasticsearch服务使更改生效 注意,修改这些参数可能会影响Elasticsearch的性能和稳定性,请谨慎操作。

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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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