File "C:\Anaconda3\envs\deeplabv3plus\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2248, in _verify_batch_size raise ValueError("Expected more than 1 value per channel when training, got input size {}".format(size)) ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 256, 1, 1])

时间: 2023-11-25 07:07:59 浏览: 86
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Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.zip

这是一个错误消息,它表明在训练过程中预期每个通道至少有1个以上的值,但输入尺寸为torch.Size([1, 256, 1, 1])只有一个值。这可能是由于输入数据的形状不正确导致的。在深度学习中,通常期望输入数据的形状为[batch_size, channels, height, width]。请检查你的输入数据的形状是否符合这个要求,并确保在训练过程中有足够的值来进行每个通道的计算。
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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).

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\dann.py", line 282, in <module> main(args) File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\dann.py", line 133, in main train(train_source_iter, train_target_iter, classifier, domain_adv, optimizer, File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\dann.py", line 188, in train y, f = model(x) # 给定输入 x,模型将计算输出 y 和一些中间特征 f File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "C:\Users\樊晨悦\PycharmProjects\DANN05 - 副本\common\modules\classifier.py", line 77, in forward f = self.pool_layer(self.backbone(x)) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 119, in forward input = module(input) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\pooling.py", line 1132, in forward return F.adaptive_avg_pool2d(input, self.output_size) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 1036, in adaptive_avg_pool2d _output_size = _list_with_default(output_size, input.size()) File "D:\anaconda3\.conda\envs\DA\lib\site-packages\torch\nn\modules\utils.py", line 34, in _list_with_default raise ValueError('Input dimension should be at least {}'.format(len(out_size) + 1)) ValueError: Input dimension should be at least 3问题出在哪

File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

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