"C:\Users\ren\.conda\envs\studypytorch\Lib\site-packages\torch\__init__.py", line 15, in <module> import platform

时间: 2024-02-04 17:10:04 浏览: 148
这是一个Python文件的路径,具体是torch库的__init__.py文件。在这个文件中,我们可以找到torch库的一些基本信息和功能。在第15行,代码导入了platform模块,该模块提供了访问底层操作系统信息的功能。通过导入platform模块,torch库可以根据不同的操作系统进行适配和优化。
相关问题

raceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\ESP32\esp-dl-master\tools\quantization_tool\examples\pytorch_to_onnx\onnx.py", line 7, in <module> torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 506, in export _export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 1525, in _export with exporter_context(model, training, verbose): File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 178, in exporter_context with select_model_mode_for_export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 139, in disable_apex_o2_state_dict_hook for module in model.modules(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'modules'

这个错误提示是因为您传递给torch.onnx.export函数的model参数是一个字符串而不是模型对象。请确保您已经正确加载了模型,并将其传递给export函数。 例如,如果您的PyTorch模型保存在名为"model.pth"的文件中,您可以使用以下代码加载模型并将其导出为ONNX格式: ``` import torch # 加载PyTorch模型 model = torch.load("model.pth") # 创建一个随机输入张量 dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 导出模型为ONNX格式 output_file = "model.onnx" torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False) ``` 请注意,这里的model参数是一个模型对象,它是使用torch.load函数从文件中加载的。如果您使用不同的方法加载模型,请确保将正确的模型对象传递给export函数。

Transferred 349/355 items from pretrained weights AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLOv8n... Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 372, in train self.trainer.train() File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 192, in train self._do_train(world_size) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 276, in _do_train self._setup_train(world_size) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 219, in _setup_train self.amp = torch.tensor(check_amp(self.model), device=self.device) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 416, in check_amp assert amp_allclose(YOLO('yolov8n.pt'), im) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 106, in __init__ self._load(model, task) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 155, in _load self.model, self.ckpt = attempt_load_one_weight(weights) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 622, in attempt_load_one_weight ckpt, weight = torch_safe_load(weight) # load ckpt File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\nn\tasks.py", line 561, in torch_safe_load return torch.load(file, map_location='cpu'), file # load File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 801, in load File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 287, in __init__ RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory 出现了什么问题 怎么解决

根据您提供的错误信息,看起来是由于无法读取 zip 文件中的中央目录而引起的运行时错误。这可能是由于以下原因之一导致的: 1. 文件路径错误:请确保您提供的预训练权重文件的路径是正确的,并且文件存在于指定的位置。 2. 文件损坏:预训练权重文件可能已损坏或不完整。您可以尝试重新下载或获取其他可用的权重文件。 3. PyTorch 版本不兼容:某些情况下,PyTorch 版本与预训练权重文件的版本不兼容,可能会导致读取错误。请确保您正在使用与权重文件兼容的 PyTorch 版本。 解决此问题的步骤如下: 1. 检查文件路径是否正确,确保预训练权重文件存在。 2. 如果文件存在但仍然无法读取,请尝试重新下载权重文件或使用其他可用的权重文件。 3. 确保您使用的 PyTorch 版本与权重文件兼容。您可以尝试升级或降级 PyTorch 版本,以找到与权重文件兼容的版本。 如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,例如您使用的代码和环境配置,以便我可以更好地帮助您解决问题。
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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

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

/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py:14: DeprecationWarning: Please use rotate from the scipy.ndimage namespace, the scipy.ndimage.interpolation namespace is deprecated. from scipy.ndimage.interpolation import rotate Traceback (most recent call last): File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 509, in <module> ddpm = DDPM(device, beta_1, beta_T, T, drop_prob=0.1) File "/home/dss/Code/7_20/Condition_DDPM_7_20.py", line 309, in __init__ self.model = UNet(T).to(device) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1145, in to return self._apply(convert) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 797, in _apply module._apply(fn) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 820, in _apply param_applied = fn(param) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1143, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "/home/dss/.conda/envs/DSS_env/lib/python3.9/site-packages/torch/cuda/__init__.py", line 239, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

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【单相整流器终极指南】:电气工程师的20年实用技巧大揭秘

![【单相整流器终极指南】:电气工程师的20年实用技巧大揭秘](https://www.kemet.com/content/dam/kemet/lightning/images/ec-content/2020/08/Figure-1-film-filtering-solution-diagram.jpg) # 摘要 单相整流器是电力电子技术中应用广泛的设备,用于将交流电转换为直流电。本文首先介绍了单相整流器的基础知识和工作原理,分析了其设计要点,性能评估方法以及在电力系统和电子设备中的应用。接着,探讨了单相整流器的进阶应用和优化策略,包括提高效率和数字化改造。文章还通过具体案例分析,展示了单