File "C:\Users\10720\.conda\envs\pytorch\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel)

时间: 2023-11-08 12:07:00 浏览: 169
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Miniconda3-py38_4.11.0-Linux-x86_64.zip

YOLOv8是一种目标检测算法，它是在YOLOv5的基础上进行改进的。YOLOv8使用了Decoupled-Head和DFL的思想，同时回归头的通道数也变成了4*reg_max的形式。此外，YOLOv8还有一些其它的改进，例如使用了更高效的backbone网络和更加准确的anchor box等。总的来说，YOLOv8在目标检测方面有着更好的性能和更高的效率。
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bz2

pytorch3d-0.7.1-py37-cu116-pyt1121.tar.bz2

pytorch3d-0.7.1-py37_cu116_pyt1121.tar.bz2

这个怎么解决 File "C:\Users\10720\.conda\envs\pytorch\Lib\multiprocessing\spawn.py", line 122, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel)

这个错误是由于在Windows系统上使用multiprocessing时，需要将进程启动方法放在if __name__ == '__main__':语句块中。这是因为Windows系统上的进程启动方式与Unix系统不同。因此，您需要将muchjob函数定义放在if __...

C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\python.exe "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py" Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py", line 24, in <module> plt.plot(combined_data['307 1号加注泵1号振动'], label=file_name) # 示例绘制折线图，x和y为Excel数据中的列名 File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2812, in plot return gca().plot( File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1690, in plot self.add_line(line) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 2304, in add_line self._update_line_limits(line) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 2327, in _update_line_limits path = line.get_path() File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 1029, in get_path self.recache() File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 666, in recache self._xy = np.column_stack(np.broadcast_arrays(x, y)).astype(float) numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 17.7 MiB for an array with shape (1157120, 2) and data type float64

这个错误提示表明在尝试分配内存时，无法为一个形状为 (1157120, 2)、数据类型为 float64 的数组分配 17.7 MiB 的内存空间。 这个问题通常出现在计算机的内存不足以容纳所需的大型数组时。有几种方法可以尝试解决这...

C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\python.exe D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py Using cuda device training. Using [0, 0.5, 0.6299605249474366, 0.7937005259840997, 1.0, 1.2599210498948732, 1.5874010519681994, 2.0, inf] as bins for aspect ratio quantization Count of instances per bin: [ 5 25 929 117 260 4198 135 48] Using 8 dataloader workers Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 116, in spawn_main exitcode = _main(fd, parent_sentinel) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 125, in _main prepare(preparation_data) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 236, in prepare _fixup_main_from_path(data['init_main_from_path']) File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\multiprocessing\spawn.py", line 287, in _fixup_main_from_path main_content = runpy.run_path(main_path, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 288, in run_path return _run_module_code(code, init_globals, run_name, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 97, in _run_module_code _run_code(code, mod_globals, init_globals, File "C:\Users\80977\.conda\envs\pytorchenv\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "D:\work\DL-codes\deep-learning-for-image-processing-master\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_object_detection\faster_rcnn\train_mobilenetv2.py", line 4, in <module> import torch File "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\__init__.py", line 123, in <module> raise err OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。 Error loading "C:\Users\80977\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies.

这个错误提示是在运行 PyTorch 目标检测的 Faster R-CNN 模型时出现的。根据错误提示，似乎是在加载 caffe2_detectron_ops_gpu.dll 或其某个依赖项时出现了问题。 可能的原因和解决方法如下： 1. 内存不足：错误...

Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm\时频域特征提取、降采样\添加高频噪声.py", line 32, in <module> noisy_data.to_excel(output_file, index=False) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 211, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 211, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 2374, in to_excel formatter.write( File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\formats\excel.py", line 944, in write writer = ExcelWriter( # type: ignore[abstract] File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_openpyxl.py", line 60, in __init__ super().__init__( File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1313, in __init__ self._handles = get_handle( File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 734, in get_handle check_parent_directory(str(handle)) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 597, in check_parent_directory raise OSError(rf"Cannot save file into a non-existent directory: '{parent}'") OSError: Cannot save file into a non-existent directory: 'C:\Users\ppdd\Desktop\第二批1号1振85添加高频噪声'

1. 确保指定的输出目录 'C:\Users\ppdd\Desktop\第二批1号1振85添加高频噪声' 存在。你可以在代码运行之前手动创建该目录。 2. 检查是否有权限将文件保存到指定的目录。确保你有足够的权限来创建和写入文件。 3. ...

在pytorch环境里安装tensorflow出现这种情况是什么原因？ERROR: Exception: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 438, in _error_catcher yield File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 561, in read data = self._fp_read(amt) if not fp_closed else b"" File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\urllib3\response.py", line 527, in _fp_read return self._fp.read(amt) if amt is not None else self._fp.read() File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\cachecontrol\filewrapper.py", line 90, in read data = self.__fp.read(amt) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 463, in read n = self.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\http\client.py", line 507, in readinto n = self.fp.readinto(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\socket.py", line 704, in readinto return self._sock.recv_into(b) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1242, in recv_into return self.read(nbytes, buffer) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\ssl.py", line 1100, in read return self._sslobj.read(len, buffer) socket.timeout: The read operation timed out During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\cli\base_command.py", line 160, in exc_logging_wrapper status = run_func(*args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\cli\req_command.py", line 247, in wrapper return func(self, options, args) File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\commands\install.py", line 419, in run requirement_set = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_internal\resolution\resolvelib\resolver.py", line 92, in resolve result = self._result = resolver.resolve( File "E:\Anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\pip\_vendor\resolvelib\resolvers.py"要怎么更正才对

如果还是无法解决，可以考虑使用conda安装tensorflow。在conda环境下，可以使用以下命令进行安装： conda install tensorflow 这个命令会自动安装对应版本的tensorflow及其依赖项，可能会更加稳定和快速。

报错 Traceback (most recent call last): File "D:/建模/s.py", line 4, in <module> data = pd.read_excel('C:/Users/86183/yijv') File "C:\Users\86183\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 211, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\86183\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 331, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\86183\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 482, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "C:\Users\86183\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1652, in __init__ ext = inspect_excel_format( File "C:\Users\86183\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1525, in inspect_excel_format with get_handle( File "C:\Users\86183\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 865, in get_handle handle = open(handle, ioargs.mode) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:/Users/86183/yijv'

根据错误信息，它指出无法找到名为 'C:/Users/86183/yijv' 的文件。 请确保以下事项： 1. 检查文件路径的拼写和格式是否正确。 2. 确保文件确实存在于指定路径中。 3. 确保你有读取该文件的权限。 你可以尝试...

raceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\ESP32\esp-dl-master\tools\quantization_tool\examples\pytorch_to_onnx\onnx.py", line 7, in <module> torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 506, in export _export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 1525, in _export with exporter_context(model, training, verbose): File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 178, in exporter_context with select_model_mode_for_export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 139, in disable_apex_o2_state_dict_hook for module in model.modules(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'modules'

例如，如果您的PyTorch模型保存在名为"model.pth"的文件中，您可以使用以下代码加载模型并将其导出为ONNX格式： import torch # 加载PyTorch模型 model = torch.load("model.pth") # 创建一个随机输入张量 ...

Transferred 349/355 items from pretrained weights AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLOv8n... Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 372, in train self.trainer.train() File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 192, in train self._do_train(world_size) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 276, in _do_train self._setup_train(world_size) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 219, in _setup_train self.amp = torch.tensor(check_amp(self.model), device=self.device) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 416, in check_amp assert amp_allclose(YOLO('yolov8n.pt'), im) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 106, in __init__ self._load(model, task) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 155, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 622, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 561, in torch_safe_load return torch.load(file, map_location='cpu'), file # load File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 801, in load File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 287, in __init__ RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory 出现了什么问题 怎么解决

3. PyTorch 版本不兼容：某些情况下，PyTorch 版本与预训练权重文件的版本不兼容，可能会导致读取错误。请确保您正在使用与权重文件兼容的 PyTorch 版本。 解决此问题的步骤如下： 1. 检查文件路径是否正确，确保...

Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm\时频域特征提取、降采样\添加高频噪声.py", line 27, in <module> noisy_data = add_high_frequency_noise(data, sampling_rate, noise_amplitude, cutoff_frequency) File "D:\Pycharm\时频域特征提取、降采样\添加高频噪声.py", line 18, in add_high_frequency_noise noisy_data = data + filtered_noise File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py", line 72, in new_method return method(self, other) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\arraylike.py", line 102, in __add__ return self._arith_method(other, operator.add) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 7592, in _arith_method self, other = ops.align_method_FRAME(self, other, axis, flex=True, level=None) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py", line 248, in align_method_FRAME right = to_series(right) File "C:\Users\ppdd\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\ops\__init__.py", line 239, in to_series raise ValueError( ValueError: Unable to coerce to Series, length must be 1: given 1024

根据错误信息，这个问题可能是由于在将噪声数据添加到振动数据时出现了长度不匹配的情况。具体来说，data 和 filtered_noise 的长度可能不一致。 请确保 data 和 filtered_noise 的长度相同，以便可以正确...

C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\python.exe "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py" Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py", line 17, in <module> df = pd.read_excel(file_path) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 478, in read_excel io = ExcelFile(io, storage_options=storage_options, engine=engine) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1496, in __init__ ext = inspect_excel_format( File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1371, in inspect_excel_format with get_handle( File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 868, in get_handle handle = open(handle, ioargs.mode) PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'C:\\Users\\ppddcsm\\Desktop\\第一批数据拆分\\第一批1号1振\\~$A1-1-1.xlsx'

错误信息显示无法打开文件 "C:\\Users\\ppddcsm\\Desktop\\第一批数据拆分\\第一批1号1振\\~$A1-1-1.xlsx"。这可能是由于以下原因之一导致的： 1. 文件正在被其他程序占用：请确保该Excel文件没有被其他程序打开，...

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 6, in <module> from tools.val_openlane import PostProcessDataset File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\val_openlane.py", line 23, in <module> configs = load_config_module(config_file) File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\utils\config_util.py", line 7, in load_config_module spec.loader.exec_module(configs) File "./openlane_config.py", line 1, in <module> import albumentations as A File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\__init__.py", line 5, in <module> from .core.composition import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 8, in <module> from albumentations.augmentations.keypoints_utils import KeypointsProcessor File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\__init__.py", line 4, in <module> from .functional import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\functional.py", line 9, in <module> import skimage File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\skimage\__init__.py", line 122, in <module> from ._shared import geometry File "geometry.pyx", line 1, in init skimage._shared.geometry ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject哪个包和numpy版本不兼容

请注意，如果你使用的是 conda 环境，可以使用 conda 命令来替代 pip 命令执行相同的操作。 如果问题仍然存在，请提供更多关于你的环境和依赖项的详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\python.exe "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py" Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py", line 49, in <module> all_data = pd.concat([all_data, RMS_1], ignore_index=True) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects

这个错误是由于在代码的第49行中，尝试使用pd.concat函数合并all_data和RMS_1时出错。根据错误信息，可能是由于合并操作导致的索引冲突问题。 pd.concat函数默认会尝试根据索引将两个DataFrame对象进行合并...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\30726\PycharmProjects\pythonProject1\main.py", line 15, in <module> iris = pd.read_csv('iris.csv', index_col=0) File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\util\_decorators.py", line 311, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 586, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 482, in _read parser = TextFileReader(filepath_or_buffer, **kwds) File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 811, in __init__ self._engine = self._make_engine(self.engine) File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\io\parsers\readers.py", line 1040, in _make_engine return mapping[engine](self.f, **self.options) # type: ignore[call-arg] File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\io\parsers\c_parser_wrapper.py", line 51, in __init__ self._open_handles(src, kwds) File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\io\parsers\base_parser.py", line 222, in _open_handles self.handles = get_handle( File "C:\Users\30726\.conda\envs\learn\lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 702, in get_handle handle = open(

这个错误提示表明无法打开文件。可能存在以下几种原因： 1. 文件路径不正确：请确保文件路径是正确的，并且文件确实存在。你可以使用绝对路径或相对路径来指定文件位置。 2. 文件名错误：请检查文件名是否正确拼写...

F:\Python_Projects\FSA\fsa_methods.py:66: UserWarning: Casting complex values to real discards the imaginary part (Triggered internally at C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\Copy.cpp:250.) pha_unwrap = torch.fft.ifft2(torch.complex(fft_clone[:, :, :, :, 0], fft_clone[:, :, :, :, 1]), Traceback (most recent call last): File "train_ext.py", line 459, in <module> train(epoch) File "train_ext.py", line 340, in train loss_id = criterion_id(out0, labels) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1174, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "C:\Users\Tom\.conda\envs\pytorch_gpu\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3026, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: "nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d_index" not implemented for 'Int'

在 PyTorch 中，你可以使用 .float() 方法进行转换。例如： python import torch # 创建整数类型的张量 x = torch.tensor([1, 2, 3], dtype=torch.int) # 将整数类型的张量转换为浮点型张量 x = x.float() ...

(py16) C:\Users\darren\Desktop\1\yolov5-mask-42-master>labelimg Traceback (most recent call last): File "D:\miniconda\envs\py16\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1275, in open_dir_dialog if not self.may_continue(): File "D:\miniconda\envs\py16\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1468, in may_continue self.save_file() File "D:\miniconda\envs\py16\lib\site-packages\labelImg\labelImg.py", line 1400, in save_file image_file_dir = os.path.dirname(self.file_path) File "D:\miniconda\envs\py16\lib\ntpath.py", line 223, in dirname return split(p)[0] File "D:\miniconda\envs\py16\lib\ntpath.py", line 185, in split p = os.fspath(p) TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

这个错误通常发生在labelImg无法找到指定的文件路径时。根据你提供的错误信息，问题可能出现在以下几个地方： 1. 检查你是否在正确的文件夹中运行labelImg。确保你在正确的路径下打开终端并执行命令。...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\74780\yolov7-main\train.py", line 616, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\74780\yolov7-main\train.py", line 64, in train data_dict = yaml.load(f, Loader=yaml.SafeLoader) # data dict File "C:\Users\74780\.conda\envs\yolov7_hu\lib\site-packages\yaml\__init__.py", line 79, in load loader = Loader(stream) File "C:\Users\74780\.conda\envs\yolov7_hu\lib\site-packages\yaml\loader.py", line 34, in __init__ Reader.__init__(self, stream) File "C:\Users\74780\.conda\envs\yolov7_hu\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 85, in __init__ self.determine_encoding() File "C:\Users\74780\.conda\envs\yolov7_hu\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 124, in determine_encoding self.update_raw() File "C:\Users\74780\.conda\envs\yolov7_hu\lib\site-packages\yaml\reader.py", line 178, in update_raw data = self.stream.read(size) UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 160: illegal multibyte sequence Process finished with exit code 1

with open('your_file_path', 'r', encoding='utf-8') as f: # 读取文件内容 3. 检查文件是否损坏或包含无效字符。您可以尝试使用其他文本编辑器打开文件并查看是否存在任何异常字符。 通过检查文件的编码...

unhandled exception during asyncio.run() shutdown task: <Task finished name='Task-1' coro=<_run_app() done, defined at C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py:289> exception=OSError(10049, "error while attempting to bind on address ('10.70.6.157', 8000): 在其上下文中，该请求的地址无效。")> Traceback (most recent call last): File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 516, in run_app loop.run_until_complete(main_task) File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 616, in run_until_complete return future.result() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 415, in _run_app await site.start() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web_runner.py", line 121, in start self._server = await loop.create_server( File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 1463, in create_server raise OSError(err.errno, 'error while attempting ' OSError: [Errno 10049] error while attempting to bind on address ('10.70.6.157', 8000): 在其上下文中，该请求的地址无效。 Traceback (most recent call last): File "D:\motion_cap_new\motion_cap_full\webrtc_server.py", line 341, in <module> web.run_app(app, access_log=None, host=args.host, port=args.port, ssl_context=ssl_context) File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 516, in run_app loop.run_until_complete(main_task) File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 616, in run_until_complete return future.result() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web.py", line 415, in _run_app await site.start() File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\site-packages\aiohttp\web_runner.py", line 121, in start self._server = await loop.create_server( File "C:\Users\h50032875\.conda\envs\hjx\lib\asyncio\base_events.py", line 1463, in create_server raise OSError(err.errno, 'error while attempting ' OSError: [Errno 10049] error while attempting to bind on address ('10.70.6.157', 8000): 在其上下文中，该请求的地址无效。

此外，根据堆栈跟踪信息，可以看到异常出现在文件webrtc_server.py的第341行，调用了web.run_app()函数。该函数在执行过程中，调用了loop.create_server()函数尝试创建服务器，但是在绑定地址时出现了错误。 ...

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