typeerror mode should be a torch.onnx.trainingmode enum but got class int

这个TypeError是在PyTorch中处理ONNX（Open Neural Network Exchange）模型训练模式时发生的，错误提示说"mode"应该是torch.onnx.TrainingMode枚举类型，但实际上接收到的是整型class。这意味着你在设置ONNX模型的训练模式时，尝试使用的不是一个预定义的训练模式（如TrainingMode.TRAINING或TrainingMode.EVAL），而是其他类型的值，比如一个整数。

在ONNX中，训练模式用于指定模型在转换成静态图（graph mode）时的行为。正确的做法是使用TrainingMode中的一个常量，例如：

import torch.onnx

# 设置训练模式为训练
training_mode = torch.onnx.TrainingMode.TRAINING

如果你传递了一个int而不是TrainingMode枚举实例，你需要检查你的代码并确保将整数转换为相应的枚举类型，或者直接引用对应的枚举名称，如`torch.onnx.Train`或`torch.onnx.Eval`。

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TypeError: RNG state must be a torch.ByteTensor

TypeError: RNG state must be a torch.ByteTensor错误通常出现在PyTorch（一个流行的深度学习库）中，当你试图对随机数生成器（RNG，Random Number Generator）设置状态时，如果提供的不是一个torch.ByteTensor（一种用于存储二进制数据的张量）。在使用PyTorch的随机功能（如`torch.manual_seed()`、`torch.cuda.manual_seed_all()`等）时，你需要确保给定的状态是一个有效的ByteTensor形式。

例如，如果你的代码像这样：

import torch

# 错误的设置
state = 42  # 这应该是一个ByteTensor
torch.manual_seed(state)

要修复这个错误，你需要将整数转换成ByteTensor：

state = torch.tensor([42], dtype=torch.uint8)  # 使用正确的dtype
torch.manual_seed(state)

解释代码： torch.onnx.export(policy, torch.randn(*input_shape), "policy.onnx", verbose=True, TypeError: iteration over a 0-d array

这段代码的作用是将PyTorch模型导出为ONNX模型，以便在其他平台上使用。其中，`policy`是一个PyTorch模型，`torch.randn(*input_shape)`是用于生成一个随机输入张量的函数，`"policy.onnx"`是导出的ONNX文件名，`verbose=True`表示在导出过程中打印详细信息。

而这个错误提示的意思是，`torch.randn(*input_shape)`的`*input_shape`参数传入了一个长度为零的数组，导致了无法进行迭代的错误。这个错误通常是由于传入的`input_shape`参数不正确或是没有被正确定义所引起的。建议您检查一下`input_shape`的值是否正确，并且确保在之前的代码中已经正确定义了`input_shape`。