Traceback (most recent call last): File "/home/orionzj/.conda/envs/YOLOP/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 354, in _check_seekable f.seek(f.tell()) AttributeError: 'list' object has no attribute 'seek' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/media/orionzj/Data/PycharmProjects/YOLODS/tools/test.py", line 153, in <module> main() File "/media/orionzj/Data/PycharmProjects/YOLODS/tools/test.py", line 86, in main checkpoint = torch.load(checkpoint_file) File "/home/orionzj/.conda/envs/YOLOP/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 791, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "/home/orionzj/.conda/envs/YOLOP/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 276, in _open_file_like return _open_buffer_reader(name_or_buffer) File "/home/orionzj/.conda/envs/YOLOP/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 261, in __init__ _check_seekable(buffer) File "/home/orionzj/.conda/envs/YOLOP/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 357, in _check_seekable raise_err_msg(["seek", "tell"], e) File "/home/orionzj/.conda/envs/YOLOP/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 350, in raise_err_msg raise type(e)(msg) AttributeError: 'list' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.

时间: 2023-08-15 19:07:11 浏览: 236
这是一个 Python 的错误提示,看起来你在调用 torch.load() 加载模型参数时,传入的文件不是一个可以 seek 的文件对象,而是一个 list 对象。为了解决这个问题,你可以将数据提前加载到一个可 seek 的 buffer 对象中,例如 io.BytesIO,然后再调用 torch.load() 加载模型参数。你可以参考以下代码: ``` import io import torch # 将数据加载到一个 buffer 对象中 buffer = io.BytesIO() torch.save(data, buffer) # 将 buffer 对象的指针移到开头 buffer.seek(0) # 从 buffer 对象中加载数据 data = torch.load(buffer) ``` 其中,data 是你要加载的模型参数数据。
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Traceback (most recent call last): File "/home/bingxing2/home/scx6281/segmentanything/SAM-Adapter-PyTorch/train.py", line 271, in <module> main(config, save_path, args=args) File "/home/bingxing2/home/scx6281/segmentanything/SAM-Adapter-PyTorch/train.py", line 206, in main result1, result2, result3, result4, metric1, metric2, metric3, metric4 = eval_psnr(val_loader, model, File "/home/bingxing2/home/scx6281/segmentanything/SAM-Adapter-PyTorch/train.py", line 91, in eval_psnr result1, result2, result3, result4 = metric_fn(pred_list, gt_list) UnboundLocalError: local variable 'metric_fn' referenced before assignment ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 3699190) of binary: /home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/bin/python Traceback (most recent call last): File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launch.py", line 195, in <module> main() File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launch.py", line 191, in main launch(args) File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launch.py", line 176, in launch run(args) File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/run.py", line 753, in run elastic_launch( File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 132, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) File "/home/bingxing2/home/scx6281/.conda/envs/seggg/lib/python3.9/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 246, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError:

这个错误信息显示在运行train.py过程中出现了一个UnboundLocalError,即引用了一个未定义的变量。具体来说,是metric_fn这个变量在被引用之前没有被赋值。这可能是由于代码中的某个逻辑错误导致的。建议检查一下代码中metric_fn的定义和赋值部分,看看是否有逻辑错误或者变量名写错等问题。另外,也可以尝试在出错的地方添加一些打印语句,以便更好地定位问题所在。

Exception in thread Thread-1: Traceback (most recent call last): File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/threading.py", line 926, in _bootstrap_inner self.run() File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/threading.py", line 870, in run self._target(*self._args, **self._kwargs) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py", line 213, in _thread_loop self._thread_done_event) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/fetcher.py", line 121, in fetch data.append(self.dataset[idx]) File "PMRID_train_dehaze_230215.py", line 76, in __getitem__ haze=Image.open(path) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/PIL/Image.py", line 2912, in open fp = builtins.open(filename, "rb") IsADirectoryError: [Errno 21] Is a directory: '/home/aistudio/hazy/.ipynb_checkpoints'

这段错误信息显示了在一个名为Thread-1的线程中发生了异常,异常的类型是IsADirectoryError,错误信息为"[Errno 21] Is a directory: '/home/aistudio/hazy/.ipynb_checkpoints'"。具体来说,是在一个名为"/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dataloader/fetcher.py"的文件的第121行代码中,调用了一个名为PMRID_train_dehaze_230215.py的文件中的__getitem__方法(即索引操作),并且在其中调用了PIL库中的Image.open方法打开一个文件,但是这个文件的路径指向的实际上是一个文件夹(目录),而不是一个文件,因此引发了异常。
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Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/test/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 394, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 252, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 189, in predict_cli for _ in gen: # running CLI inference without accumulating any outputs (do not modify) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 43, in generator_context response = gen.send(None) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 215, in stream_inference self.setup_source(source if source is not None else self.args.source) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 197, in setup_source self.dataset = load_inference_source(source=source, imgsz=self.imgsz, vid_stride=self.args.vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/build.py", line 158, in load_inference_source dataset = LoadStreams(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataloaders/stream_loaders.py", line 57, in __init__ raise ConnectionError(f'{st}Failed to open {s}') ConnectionError: 1/1: 0... Failed to open 0 Sentry is attempting to send 2 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit

TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 287, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/ConvNeXt/my_dataset.py", line 40, in __getitem__ img = self.transform(a) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 95, in __call__ img = t(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1110, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 952, in forward i, j, h, w = self.get_params(img, self.scale, self.ratio) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/transforms.py", line 913, in get_params width, height = F.get_image_size(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/functional.py", line 76, in get_image_size return F_pil.get_image_size(img) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torchvision/transforms/functional_pil.py", line 27, in get_image_size raise TypeError(f"Unexpected type {type(img)}") TypeError: Unexpected type <class 'numpy.ndarray'>

Traceback (most recent call last): File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/train_PBAFN_stage1.py", line 134, in <module> loss_vgg = criterionVGG(x_all[num], cur_person_clothes.cuda()) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/models/networks.py", line 164, in forward x_vgg, y_vgg = self.vgg(x), self.vgg(y) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/pycharmproject/clothes_try_on_copy/11/PF-AFN-main/PF-AFN_train/models/networks.py", line 150, in forward h_relu5 = self.slice5(h_relu4) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/container.py", line 119, in forward input = module(input) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 889, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/pooling.py", line 162, in forward return F.max_pool2d(input, self.kernel_size, self.stride, File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/_jit_internal.py", line 365, in fn return if_false(*args, **kwargs) File "/home/a/.conda/envs/clothes_try_on_copy1/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py", line 659, in _max_pool2d return torch.max_pool2d(input, kernel_size, stride, padding, dilation, ceil_mode) RuntimeError: Given input size: (512x2x1). Calculated output size: (512x1x0). Output size is too small 进程已结束,退出代码1

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