im = Image.open(binary) File "D:\py\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3233, in open fp = io.BytesIO(fp.read()) AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'

根据你提供的错误信息，可能是由于你传递给`Image.open()`函数的参数是一个Numpy数组，而不是文件对象或文件的路径。`Image.open()`函数只支持读取文件对象或文件的路径。因此，你需要将Numpy数组转换为文件对象或将其保存为文件，然后再使用`Image.open()`函数打开它。你可以使用`Pillow`库中的`Image.fromarray()`函数将Numpy数组转换为PIL图像对象。例如，你可以尝试以下代码：

from PIL import Image
import numpy as np

# 假设你的Numpy数组名为image_array
image = Image.fromarray(np.uint8(image_array))

然后，你可以使用`image`对象作为参数来调用`Image.open()`函数，例如：

im = Image.open(image)

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D:\anaconda\envs\pytorch\python.exe C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\train_openlane.py", line 6, in <module> from tools.val_openlane import PostProcessDataset File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\tools\val_openlane.py", line 23, in <module> configs = load_config_module(config_file) File "C:\Users\23896\Desktop\bev-lane-det_dachaung-master\utils\config_util.py", line 7, in load_config_module spec.loader.exec_module(configs) File "./openlane_config.py", line 1, in <module> import albumentations as A File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\__init__.py", line 5, in <module> from .core.composition import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 8, in <module> from albumentations.augmentations.keypoints_utils import KeypointsProcessor File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\__init__.py", line 4, in <module> from .functional import * File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\albumentations\augmentations\functional.py", line 9, in <module> import skimage File "D:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\skimage\__init__.py", line 122, in <module> from ._shared import geometry File "geometry.pyx", line 1, in init skimage._shared.geometry ValueError: numpy.ndarray size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 88 from C header, got 80 from PyObject哪个包和numpy版本不兼容

根据错误信息，这个问题与 `numpy` 库的版本兼容性有关。具体来说，`numpy.ndarray` 的大小发生了变化，可能是由于与 `numpy` 相关的二进制文件不兼容导致的。

从错误信息中可以看到，这个问题可能与 `skimage`（即 scikit-image）库的导入有关。 `skimage` 是一个基于 `numpy` 的图像处理库。

要解决这个问题，你可以尝试以下步骤：

1. 确保你的环境中安装了最新版本的 `numpy`。可以使用以下命令来升级 `numpy`：

   pip install --upgrade numpy

2. 如果升级 `numpy` 后问题仍然存在，可以尝试重新安装 `scikit-image` 库，以确保它与你的 `numpy` 版本兼容。可以使用以下命令来重新安装 `scikit-image`：

   pip install -U scikit-image

3. 如果上述步骤都没有解决问题，可能是由于其他库的版本冲突导致的。你可以尝试创建一个新的虚拟环境，并重新安装所有依赖项。

请注意，如果你使用的是 conda 环境，可以使用 `conda` 命令来替代 `pip` 命令执行相同的操作。

如果问题仍然存在，请提供更多关于你的环境和依赖项的详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

Traceback (most recent call last): File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\main.py", line 23, in <module> train_model_and_see() File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\myPackage\logistic_regression.py", line 210, in train_model_and_see train(fea_path, mode, target_selection, feature_list, model_path, test_size, batch_size, epochs, load_model, train_model, learning_rate, fig_path) File "I:\JetBrains\StockIndexFuture\myPackage\logistic_regression.py", line 121, in train loss = loss_fun(out, y) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 619, in forward return F.binary_cross_entropy(input, target, weight=self.weight, reduction=self.reduction) File "I:\Anaconda3\envs\sdsd_torch\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3095, in binary_cross_entropy return torch._C._nn.binary_cross_entropy(input, target, weight, reduction_enum) RuntimeError: all elements of input should be between 0 and 1

这个错误是由于输入数据的范围不正确导致的。在二元交叉熵（binary_cross_entropy）损失函数中，输入数据应该是处于0到1之间的概率值，而您的输入数据可能不在这个范围内。您可以检查一下输入数据的范围是否正确，并且尝试对输入数据进行归一化处理，确保输入数据的范围在0到1之间。如果您使用的是PyTorch，可以使用torchvision.transforms.Normalize()对数据进行归一化。