userwarning: default upsampling behavior when mode=bilinear is changed to align_corners=false since 0.4.0. please specify align_corners=true if the old behavior is desired. see the documentation of nn.upsample for details. warnings.warn(

时间: 2023-04-30 13:07:07 浏览: 374
从0.4.0版本开始，当mode=bilinear时，默认的上采样行为已更改为align_corners=false。如果需要旧行为，请指定align_corners=true。有关详细信息，请参阅nn.upsample的文档。该警告是为了提醒开发者注意这一更改。
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1. **内置功能和常量**：这些是Python语言的基础部分，如内置函数（如len()、type()）和常量（如None、True、False）。site模块添加的常量为环境定制提供了便利。 2. **内置类型**：Python的内置类型...

userwarning: default upsampling behavior when mode=bilinear is changed to align_corners=false since 0.4.0. please specify align_corners=true if the old behavior is desired. see the documentation of nn.upsample for details.

警告：自.4.版本以来，当mode=bilinear时，默认的上采样行为已更改为align_corners=false。如果需要旧的行为，请指定align_corners=true。有关详细信息，请参阅nn.upsample的文档。

怎样解决这个错误·？UserWarning: The default behavior for interpolate/upsample with float scale_factor changed in 1.6.0 to align with other frameworks/libraries, and now uses scale_factor directly, instead of relying on the computed output size. If you wish to restore the old behavior, please set recompute_scale_factor=True. See the documentation of nn.Upsample for details. warnings.warn(

这个警告是由于 PyTorch1.6.0...upsample = nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest', recompute_scale_factor=True) 另外，你也可以通过设置环境变量 PYTHONWARNINGS=ignore::UserWarning 来忽略这个警告。

UserWarning: nn.init.xavier_uniform is now deprecated in favor of nn.init.xavier_uniform_. nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))

这个警告意味着 PyTorch 中的 nn.init.xavier_uniform 已被弃用，建议使用 nn.init.xavier_uniform_ 替代。为了避免这个警告，你可以将原来的代码： nn.init.xavier_uniform(m.weight, gain=nn.init....

UserWarning: volatile was removed and now has no effect. Use with torch.no_grad(): instead. v = Variable(torch.from_numpy(x).type(dtype), requires_grad = False, volatile = True)

您可以修改代码，将volatile=True改为with torch.no_grad():，例如： with torch.no_grad(): v = Variable(torch.from_numpy(x).type(dtype), requires_grad=False) 这样就不会出现这个警告了。

UserWarning: The dash_html_components package is deprecated. Please replace import dash_html_components as html with from dash import html import dash_html_components as html

这个警告是因为 dash_html_components 包已经被废弃了，建议使用新的包结构。你需要将导入方式改为 from dash import html，然后使用 html 代替原来的 dash_...例如： python # 旧的导入方式 ... # 新的导入方式 ...

D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PSV\PSV_direction.py:60: UserWarning: Only one label was provided to remove_small_objects. Did you mean to use a boolean array? BO = morphology.remove_small_objects(BW, set_noise) D:\Programming\PycharmProjects\P02_PIVmix\PSV\PSV_direction.py:61: UserWarning: Only one label was provided to remove_small_objects. Did you mean to use a boolean array? BO_b = morphology.remove_small_objects(BW_b, set_noise)

具体来说，你需要将二值化图像中的前景像素标记为 True，背景像素标记为 False，然后将其传递给函数。修改后的代码如下： python from skimage import morphology set_noise = 10 BO = morphology.remove_small...

D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:208: UserWarning: The parameter 'pretrained' is deprecated since 0.13 and may be removed in the future, please use 'weights' instead. warnings.warn( D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torchvision\models\_utils.py:223: UserWarning: Arguments other than a weight enum or None for 'weights' are deprecated since 0.13 and may be removed in the future. The current behavior is equivalent to passing weights=ResNet34_Weights.IMAGENET1K_V1. You can also use weights=ResNet34_Weights.DEFAULT to get the most up-to-date weights. warnings.warn(msg) Traceback (most recent call last): File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 65, in <module> runPOS(source) File "C:/Users/29800/Desktop/rPPG-master/run.py", line 39, in __call__ capture = CaptureFrames(self.batch_size, source, show_mask=True) File "C:\Users\29800\Desktop\rPPG-master\capture_frames.py", line 20, in __init__ self.model.load_state_dict(torch.load('linknet.pth')) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Work Bag\Python\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

这个警告和错误可能是由于使用了不兼容的 pickle 版本造成的。pickle 在序列化和反序列化 Python 对象时，需要使用相同版本的 pickle。如果对象是使用不同版本的pickle进行序列化的，那么在反序列化时就会出现 _...

D:\龚致远的Pythoncharm文件夹\机器学习与资产定价\venv\lib\site-packages\sklearn\base.py:1151: UserWarning: With alpha=0, this algorithm does not converge well. You are advised to use the LinearRegression estimator return fit_method(estimator, *args, **kwargs) D:\龚致远的Pythoncharm文件夹\机器学习与资产定价\venv\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_coordinate_descent.py:628: UserWarning: Coordinate descent with no regularization may lead to unexpected results and is discouraged. model = cd_fast.enet_coordinate_descent( D:\龚致远的Pythoncharm文件夹\机器学习与资产定价\venv\lib\site-packages\sklearn\linear_model\_coordinate_descent.py:628: ConvergenceWarning: Objective did not converge. You might want to increase the number of iterations, check the scale of the features or consider increasing regularisation. Duality gap: 7.827e+00, tolerance: 4.400e-03 Linear regression models with null weight for the l1 regularization term are more efficiently fitted using one of the solvers implemented in sklearn.linear_model.Ridge/RidgeCV instead. model = cd_fast.enet_coordinate_descent(

这是一些警告和提示信息，指出在使用线性回归模型时可能遇到的问题。警告中提到，当alpha参数为0时，该算法可能无法很好地收敛，建议使用LinearRegression估计器。另外，使用没有正则化的坐标下降方法可能导致意外的...

上述代码 UserWarning: Attempting to set identical bottom == top == -0.5 results in singular transformations; automatically expanding. plt.imshow(depth, cmap='gray')

这个警告是因为深度图的最小值和最大值都是-0.5，这导致了matplotlib在绘图时无法确定坐标轴的范围，从而出现了这个警告。可以通过手动设置坐标轴的范围来避免这个警告，例如： python import matplotlib.pyplot...

UserWarning: Attempting to set identical left == right == -0.5 results in singular transformations; automatically expanding. plt.imshow(depth, cmap='gray', vmin=zmin, vmax=zmax)

这个警告是因为深度图的左右边界值都是-0.5，导致matplotlib无法确定坐标轴的范围，从而出现了这个警告。可以通过手动设置坐标轴的范围来避免这个警告，例如： python import matplotlib.pyplot as plt ...

Training Begin e:/B19060708share/ENDING/spectrum_anomaly_detection-master/LSTM.py:177: UserWarning: model.fit_generator is deprecated and will be removed in a future version. Please use Model.fit, which supports generators. steps_per_epoch=t_len, callbacks=callbacks, validation_data=valid_generator, validation_steps=v_len) 2023-05-16 00:50:29.234124: W tensorflow/c/c_api.cc:291] Operation '{name:'batch_normalization_1/moving_variance/Assign' id:578 op device:{requested: '', assigned: ''} def:{{{node batch_normalization_1/moving_variance/Assign}} = AssignVariableOp[_has_manual_control_dependencies=true, dtype=DT_FLOAT, validate_shape=false](batch_normalization_1/moving_variance, batch_normalization_1/moving_variance/Initializer/ones)}}' was changed by setting attribute after it was run by a session. This mutation will have no effect, and will trigger an error in the future. Either don't modify nodes after running them or create a new session. 我在训练LSTM模型，但是运行文件后终端一直卡在前面这句话，这是运行失败了吗？怎么知道我的模型有没有在训练？

这个警告不是训练失败的原因，只是TensorFlow给出的一个提示。如果你想看到训练过程中的输出，你可以在代码中添加打印语句或者使用TensorBoard来可视化训练过程。在训练过程中，你应该能够看到每个epoch的损失值和...

UserWarning: The version_base parameter is not specified. Please specify a compatability version level, or None.

UserWarning: The version_base parameter is not specified. Please specify a compatibility version level, or None. 这是因为在某些情况下，PyMongo库需要明确指定一个版本兼容性级别，以确保库的正常...

userwarning: default grid_sample and affine_grid behavior has changed to ali

userwarning: default grid_sample and affine_grid behavior has changed to align_corners=False in torch.nn.functional. 在使用torch.nn.functional中的grid_sample和affine_grid函数时，出现了一条警告信息，...

generation_config.max_length = generation_config.max_new_tokens + input_ids_seq_length if not has_default_max_length: logger.warn( f"Both max_new_tokens (={generation_config.max_new_tokens}) and max_length(=" f"{generation_config.max_length}) seem to have been set. max_new_tokens will take precedence. " "Please refer to the documentation for more information. " "(https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/main_classes/text_generation)", UserWarning, )

这是来自于Hugging Face Transformers库中的一段代码，它会根据输入序列的长度（input_ids_seq_length）以及max_new_tokens参数的值来计算生成文本的最大长度（max_length）。如果同时设置了max_new_tokens...

UserWarning: amplitude_to_db was called on complex input so phase information will be discarded. To suppress this warning, call amplitude_to_db(np.abs(S)) instead. CQT = librosa.amplitude_to_db(librosa.cqt(y, sr = 16000 ), ref = np. max )

这个警告表示amplitude_to_db函数被用在了复杂输入上，因此相位信息将被丢弃。为了避免这个警告，可以将输入转换成绝对值后再调用amplitude_to_db函数，即使用amplitude_to_db(np.abs(S))代替amplitude_to_db(S)。...
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