Traceback (most recent call last): File "D:\6.10huibao\2-keypoint-detection-image.py", line 26, in <module> predictions = model(image_tensor) File "F:\anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "C:\Users\23594\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\torchvision\models\densenet.py", line 192, in forward features = self.features(x) File "F:\anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "F:\anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 117, in forward input = module(input) File "F:\anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "F:\anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 423, in forward return self._conv_forward(input, self.weight) File "F:\anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 420, in _conv_forward self.padding, self.dilation, self.groups) RuntimeError: Expected 4-dimensional input for 4-dimensional weight [64, 3, 7, 7], but got 2-dimensional input of size [224, 224] instead上面这个代码报错

这个错误提示是因为模型的输入应该是一个四维张量，而你提供的是一个二维张量。具体来说，模型的输入应该是一个形状为[batch_size, channels, height, width]的张量，而你提供的是一个形状为[height, width]的张量。

解决这个问题的方法是将输入张量进行维度扩展，加上batch_size和channels维度。可以使用`unsqueeze()`函数来实现：

image_tensor = image_tensor.unsqueeze(0).unsqueeze(0)

这样就可以将输入张量从[height, width]的形状扩展为[1, 1, height, width]的形状，其中第一个1是batch_size维度，第二个1是channels维度。然后就可以将扩展后的张量输入到模型中进行预测了。

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Traceback (most recent call last): File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 179, in <module> main() File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\tools\train.py", line 168, in main train_detector( File "H:\Swin-Transformer-Object-Detection\mmdet\apis\train.py", line 84, in train_detector model, optimizer = apex.amp.initialize( AttributeError: module 'apex' has no attribute 'amp'

这个错误是因为你的代码调用了apex库中不存在的amp属性。amp是一个混合精度训练的工具，需要安装apex库并且版本较高才能使用。你需要检查代码中apex库的版本是否正确，并且确认你已经正确安装了apex库。如果你的版本过低，可以尝试更新apex库。另外，也可以尝试使用其他混合精度训练的工具，比如torch.cuda.amp。

Traceback (most recent call last): File "D:\pythonproject36\yolov5-master_hand_detection\train.py", line 635, in <module> main(opt) File "D:\pythonproject36\yolov5-master_hand_detection\train.py", line 520, in main device = select_device(opt.device, batch_size=opt.batch_size) File "D:\pythonproject36\yolov5-master_hand_detection\utils\torch_utils.py", line 75, in select_device p = torch.cuda.get_device_properties(i) File "D:\Program Files (x86)\Anaconda2023\envs\deep\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 398, in get_device_properties raise AssertionError("Invalid device id") AssertionError: Invalid device id

这个错误是由于在选择设备时，传入了无效的设备ID引起的。请确保你传入的设备ID是有效的。你可以尝试以下解决方法：

1. 检查你的设备ID是否正确。可以通过 `torch.cuda.device_count()` 来获取可用的GPU数量，并确保你选择的设备ID在有效范围内。

2. 检查你的CUDA驱动是否正确安装并与PyTorch兼容。你可以通过 `nvcc --version` 命令来检查CUDA版本。另外，确保你使用的PyTorch版本支持你的CUDA版本。

3. 如果你没有可用的GPU，可以将设备ID设置为`'cpu'`，以使用CPU进行训练。

如果以上方法都没有解决问题，可能需要进一步调查错误的原因。你可以提供更多的代码细节和上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。