File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 425, in add_scalars for tag, scalar_value in tag_scalar_dict.items(): AttributeError: 'int' object has no attribute 'items'

这个错误通常表示您在使用整数对象时，尝试使用“items()”方法，但是整数对象没有“items()”方法。

在这种情况下，我猜测您正在使用一个整数对象来表示一个字典，而TensorBoard要求您传递一个字典类型的对象。请确保您的“tag_scalar_dict”变量是一个字典类型，并且包含键-值对，其中键是您要在TensorBoard中显示的标签，而值是您要记录的相应标量值。

请检查您的代码，看看是否有将整数对象传递给了“tag_scalar_dict”参数。如果是，请将其更改为字典类型，并包含正确的键-值对。

下面是一个示例代码，用于向TensorBoard中添加标量值：

from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

writer = SummaryWriter()

# 添加一个标量值
writer.add_scalar("loss", 0.1, 1)

# 添加多个标量值
tag_scalar_dict = {"loss": 0.1, "accuracy": 0.9}
writer.add_scalars(tag_scalar_dict, 2)

writer.close()

如果问题仍然存在，请提供完整的错误信息和代码上下文，以便我更好地帮助您解决问题。

相关问题

RuntimeError: Could not export Python function call 'F'. Remove calls to Python functions before export. Did you forget to add @script or @script_method annotation? If this is a nn.ModuleList, add it to __constants__: E:\bolang\yolov7-coupling\utils\activations.py(65): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\common.py(112): fuseforward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(744): forward_once E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(707): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(934): trace_module E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(733): trace E:\bolang\yolov7-coupling\utils\torch_utils.py(363): __init__ E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(39): detect E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(196): <module>

这个错误是由于在导出模型时出现了问题。错误信息中提到了一个名为'F'的 Python 函数调用，但没有添加 `@script` 或 `@script_method` 注释。如果这是一个 `nn.ModuleList`，请将其添加到 `__constants__` 中。请检查您的代码中与这些部分相关的部分，并确保按照 PyTorch 的导出要求进行操作。

D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 18, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\__init__.py", line 13, in <module> from .writer import FileWriter, SummaryWriter # noqa: F401 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\tensorboard\writer.py", line 9, in <module> from tensorboard.compat.proto.event_pb2 import SessionLog File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\event_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import summary_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_summary__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\summary_pb2.py", line 17, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import resource_handle_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_resource__handle__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\resource_handle_pb2.py", line 16, in <module> from tensorboard.compat.proto import tensor_shape_pb2 as tensorboard_dot_compat_dot_proto_dot_tensor__shape__pb2 File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\tensorboard\compat\proto\tensor_shape_pb2.py", line 36, in <module> _descriptor.FieldDescriptor( File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\google\protobuf\descriptor.py", line 561, in __new__ _message.Message._CheckCalledFromGeneratedFile() TypeError: Descriptors cannot not be created directly. If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0. If you cannot immediately regenerate your protos, some other possible workarounds are: 1. Downgrade the protobuf package to 3.20.x or lower. 2. Set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python (but this will use pure-Python parsing and will be much slower).

这个错误提示表明在导入 `torch.utils.tensorboard` 模块时出现了问题，具体是由于 `google.protobuf` 模块的版本不兼容导致的。错误信息还提到了一些可能的解决方法。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 首先，尝试升级 `google.protobuf` 模块。可以使用以下命令来升级：

   pip install --upgrade protobuf

2. 如果升级 `google.protobuf` 后问题仍然存在，可以尝试降级 `protobuf` 包的版本。根据错误信息所述，可以尝试将 `protobuf` 降级到 3.20.x 或更低的版本：

   pip install protobuf==3.20.0

3. 如果上述步骤都没有解决问题，可以尝试设置环境变量 `PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION` 为 `python`，但这会导致纯Python解析，速度较慢：

   set PROTOCOL_BUFFERS_PYTHON_IMPLEMENTATION=python

请注意，在尝试这些解决方法之前，请确保你的环境中已经安装了最新版本的 `pip` 和 `setuptools`。

如果问题仍然存在，请提供关于你的环境和依赖项的更多详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。