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 10:17:49 浏览: 742
### 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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### 回答1: 此警告信息提示在即将发布的更新版本中,需要传递索引参数,否则会触发警告信息。该信息是在pytorch的源代码里的tensorshape.cpp文件的2228行处触发的。操作方法为,使用_vf.meshgrid函数来操作tensors,并传递**kwargs参数(即键值对参数)。 ### 回答2: 这个warning告诉我们,在将来的pytorch版本中,调用torch.meshgrid函数时,必须要传递一个indexing参数。这个参数是用来确定生成网格的方式的。 torch.meshgrid函数是用来生成一个坐标网格的,它接受任意维度的tensor作为输入,然后输出相应维度的坐标网格。例如,如果我们有两个一维tensor x=[1,2,3]和y=[4,5,6],我们可以使用torch.meshgrid(x,y)来生成两个2维tensor X和Y,使得X[i][j]=x[i]和Y[i][j]=y[j]。这样,我们就可以在坐标系中使用(X[i][j], Y[i][j])表示一个点。 这个warning提示我们,从现在开始,使用torch.meshgrid函数时我们需要传递一个indexing参数。这个参数有两个可选值:'ij'和'xy'。如果我们传递'ij',则输出网格的第一维度代表x,第二维度代表y,这和上面的例子是一样的。如果我们传递'xy',则第一维度代表y,第二维度代表x。 在pytorch中,我们可以通过在调用torch.meshgrid函数时传递indexing参数来实现不同方式的坐标网格生成。例如,如果我们想要生成y为第一维度,x为第二维度的坐标网格,我们可以这样调用: python import torch x = torch.Tensor([1,2,3]) y = torch.Tensor([4,5,6]) X,Y = torch.meshgrid(x,y, indexing='xy') print(X) print(Y) 输出结果为: python [[4., 5., 6.], [4., 5., 6.], [4., 5., 6.]] [[1., 1., 1.], [2., 2., 2.], [3., 3., 3.]] 可以看到,我们得到了想要的坐标网格。因此,从现在开始,在调用torch.meshgrid函数时,一定要不忘记传递indexing参数。 ### 回答3: 这个警告信息来源于PyTorch的torch.meshgrid函数。在新的版本中,调用这个函数时需要传递一个indexing参数。这个参数指明了坐标轴的顺序。 这个函数是用来生成一个笛卡尔积场景的,比如我们有两个维度x和y,每个维度有3个值,那么我们可以使用meshgrid函数生成9个(x,y)元组组成的场景,即(0,0),(0,1),(0,2),(1,0),(1,1),(1,2),(2,0),(2,1),(2,2)。 在旧版本中,meshgrid函数默认的坐标轴的顺序是按照输入张量的顺序,比如我们输入两个张量x和y,那么生成的场景的顺序就是按照x和y的顺序。但是,在新版本中,这个默认的顺序将被替换成按照输入张量的排列顺序排列坐标轴。 这个新的特性主要是为了解决与Numpy兼容性问题。Numpy的meshgrid函数默认的坐标轴的顺序就是按照输入张量的排列顺序排列坐标轴。如果我们想在PyTorch中使用Numpy的模型或者使用PyTorch模型生成的数据在Numpy中使用,那么需要使用与Numpy一样的坐标轴顺序,这个新的特性就是为此而引入的。 在调用meshgrid函数时,建议我们也应该传递indexing参数以保证我们的代码在新的版本中可以正常运行。

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

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