userwarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (triggered internally at c:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\aten\native\tensorshape.cpp:2228.) return _vf.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]

时间: 2023-05-31 15:17:49 浏览: 3986
### 回答1: 警告:在即将发布的版本中,需要传递索引参数。 (在 c:\cb\pytorch_100000000000\work\aten\src\aten\native\tensorshape.cpp:2228. 触发内部操作)。返回 _vf.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]。 ### 回答2: 这个警告是关于PyTorch中的meshgrid函数的。meshgrid函数用于生成多维网格。在函数调用时出现了警告信息,提示在将来版本中,必须传递索引参数。同时也提醒我们现在执行的meshgrid函数会触发内部操作。 具体来说,这是由于在PyTorch的新版本中,meshgrid函数的参数列表将会发生改变,除了现在需要传递的张量(tensors)列表外,还需要传递一个新的参数——“indexing”。这个参数指定用于创建网格的索引方式。在当前版本中,PyTorch暂时支持省略这个参数,但是建议在代码编写时尽量显式地指定索引方式,以免日后产生影响。 在使用meshgrid函数时,还需要特别注意传递参数的方式。目前,PyTorch支持使用**kwargs语法将任意数量的关键字参数传递给meshgrid函数,但这仅是一种快速而不规范的方法。为了保证代码的正确性和可读性,建议将参数显式地写出来,以便更好地理解函数的行为。 总之,这个警告提醒我们在使用meshgrid函数时应该注意到即将发生的变化,并且更加规范地编写代码和传递参数。这将有助于保证代码的正确性,并为日后升级PyTorch版本做好准备。 ### 回答3: 这个警告信息是在使用PyTorch的"meshgrid"函数时出现的。在未来的版本中,调用该函数时必须传递索引参数,否则将会触发该警告信息。"meshgrid"是一个在高维空间中生成网格的函数,它接受多个一维向量作为输入,并返回一个多维数组,其中每个维度对应于一个输入向量的元素。在调用该函数时,除了输入向量之外,还可以传递其他参数,如"indexing"参数,用于指定输出数组的索引顺序等信息。 如何解决这个警告信息呢?实际上很简单,只需要在调用"meshgrid"函数时,显式地传递"indexing"参数即可。例如,可以这样调用: ``` import torch x = torch.tensor([1,2,3]) y = torch.tensor([4,5,6]) xx,yy = torch.meshgrid(x,y,indexing='ij') ``` 这里,"indexing"参数被设置为'ij',表示输出数组的第一个维度对应于第一个输入向量的元素,第二个维度对应于第二个输入向量的元素。如果不显式指定"indexing"参数,将会产生警告信息。 总之,当我们使用PyTorch的"meshgrid"函数时,要注意遵循"indexing"参数的要求,以避免出现警告信息和程序错误。

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分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

wandb: Currently logged in as: anony-mouse-584351. Use wandb login --relogin to force relogin wandb: wandb version 0.15.3 is available! To upgrade, please run: wandb: $ pip install wandb --upgrade wandb: Tracking run with wandb version 0.12.21 wandb: Run data is saved locally in /kaggle/working/yolov7/wandb/run-20230601_125414-1jenk8d0 wandb: Run wandb offline to turn off syncing. wandb: Syncing run run12 wandb: ⭐️ View project at https://wandb.ai/anony-mouse-584351/yolov7-tiny?apiKey=323c78e6a061c91ed778f8bd6fc310953f397638 wandb: 🚀 View run at https://wandb.ai/anony-mouse-584351/yolov7-tiny/runs/1jenk8d0?apiKey=323c78e6a061c91ed778f8bd6fc310953f397638 wandb: WARNING Do NOT share these links with anyone. They can be used to claim your runs. /opt/conda/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:568: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /usr/local/src/pytorch/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2227.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['/kaggle/working/yolov7/noduleyolov1iyolov7pytorch/valid/images'] Traceback (most recent call last): File "yolov7/train.py", line 616, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "yolov7/train.py", line 97, in train check_dataset(data_dict) # check File "/kaggle/working/yolov7/yolov7/utils/general.py", line 173, in check_dataset raise Exception('Dataset not found.') Exception: Dataset not found. wandb: Waiting for W&B process to finish... (failed 1). Press Control-C to abort syncing. wandb: wandb: Synced run12: https://wandb.ai/anony-mouse-584351/yolov7-tiny/runs/1jenk8d0?apiKey=323c78e6a061c91ed778f8bd6fc310953f397638 wandb: Synced 5 W&B file(s), 0 media file(s), 0 artifact file(s) and 0 other file(s) wandb: Find logs at: ./wandb/run-20230601_125414-1jenk8d0/logs

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