https://github.com/pytorch/pytorch/issues/22844

时间: 2023-02-24 13:34:12 浏览: 226
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基于pytorch的UNet_demo实现及训练自己的数据集.docx

这个问题是关于 PyTorch 的一个 bug。提问者发现在使用 PyTorch 训练模型时，如果开启了 GPU 加速，模型会输出错误的结果。目前，这个问题仍然没有得到解决，PyTorch 团队正在努力解决这个问题。
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# for more details, see https://github.com/frgfm/torch-cam/issues/72#issuecomment-943168322 $ pip install git+https://github.com/frgfm/torch-cam.git#egg=torchcam # 3. Run! $ python app.py
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Retinanet-Pytorch:Retinanet目标检测算法(简单,明了,易用,全中文注释,单机多卡训练,视频检测)(based on pytorch,Simple, Clear, Mutil GPU)

GIthub使用指北: 1.想将项目拷贝到自己帐号下就fork一下. 2.持续关注项目更新就star一下 3.watch是设置接收邮件提醒的. Retinanet-Pytorch 目标检测算法pytorch实现, 本项目不是完全的复现论文（很多参数以及实现...

UserWarning: The epoch parameter in scheduler.step() was not necessary and is being deprecated where possible. Please use scheduler.step() to step the scheduler. During the deprecation, if epoch is different from None, the closed form is used instead of the new chainable form, where available. Please open an issue if you are unable to replicate your use case: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose. warnings.warn(EPOCH_DEPRECATION_WARNING, UserWarning)

警告：scheduler.step（）中的时代参数不是必需的，正在尽可能地弃...如果无法复制您的用例，请打开问题：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose。 警告（epoch_deprecation_warning，userwarning）

userwarning: the epoch parameter in scheduler.step() was not necessary and is being deprecated where possible. please use scheduler.step() to step the scheduler. during the deprecation, if epoch is different from none, the closed form is used instead of the new chainable form, where available. please open an issue if you are unable to replicate your use case: https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose. warnings.warn(epoch_deprecation_warning, userwarning)

警告：scheduler.step（）中的时代参数不是必需的，正在尽可能地弃...如果无法复制您的用例，请打开问题：https://github.com/pytorch/pytorch/issues/new/choose。 警告（epoch_deprecation_warning，userwarning）

AMP: checks failed ❌, disabling Automatic Mixed Precision. See https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/7908

这个问题是由于使用了PyTorch 1.7版本以上的版本，导致的Automatic Mixed Precision(AMP)自动混合精度训练失败。您可以尝试以下几种解决方法： 1.升级PyTorch版本到1.7及以上。 2.在训练代码中禁用AMP自动混合精度...

[ WARN:0@0.552] global c:\b\abs_d8ltn27ay8\croot\opencv-suite_1676452046667\work\opencv_contrib-4.6.0\modules\xfeatures2d\misc\python\shadow_sift.hpp (15) cv::xfeatures2d::SIFT_create DEPRECATED: cv.xfeatures2d.SIFT_create() is deprecated due SIFT tranfer to the main repository. https://github.com/opencv/opencv/issues/16736 E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2417: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp2 = (x - v) * (fx - fw) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2416: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp1 = (x - w) * (fx - fv) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:3386: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar multiply t -= delta*temp*temp E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:2878: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar subtract tmp2 = (xb - xc) * (fb - fa) E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\scipy\optimize\_optimize.py:3384: RuntimeWarning: overflow encountered in scalar multiply t *= temp*temp

这个警告和运行时的错误是由不同的问题引起的。首先，警告是由于OpenCV库中的SIFT算法已经被移动到主存储库中，因此推荐使用cv2.SIFT_create()代替cv2.xfeatures2d.SIFT_create()。如果你使用的是OpenCV 4.4及...

def training_step(self, batch, batch_idx, optimizer_idx): # https://github.com/pytorch/pytorch/issues/37142 # try not to fool the heuristics x = self.get_input(batch, self.image_key) xrec, qloss, ind = self(x, return_pred_indices=True) if optimizer_idx == 0: # autoencode aeloss, log_dict_ae = self.loss(qloss, x, xrec, optimizer_idx, self.global_step, last_layer=self.get_last_layer(), split="train", predicted_indices=ind) self.log_dict(log_dict_ae, prog_bar=False, logger=True, on_step=True, on_epoch=True) return aeloss if optimizer_idx == 1: # discriminator discloss, log_dict_disc = self.loss(qloss, x, xrec, optimizer_idx, self.global_step, last_layer=self.get_last_layer(), split="train") self.log_dict(log_dict_disc, prog_bar=False, logger=True, on_step=True, on_epoch=True) return discloss解析

这段代码是PyTorch Lightning中的一个训练步骤函数，用于实现模型的训练过程。该函数接受三个参数：batch、batch_idx和optimizer_idx，分别表示当前训练的批次数据、批次数据的索引和优化器的索引。 在函数内部，...
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ModuleNotFoundError: No module named 'pytorch_lightning.utilities.distributed'

这个错误通常出现在使用 PyTorch Lightning 框架时，可能是因为你...如果问题仍然存在，你可以考虑从源代码安装 PyTorch Lightning，或者在 PyTorch Lightning 的 GitHub Issues 页面上提出该问题，以获得更多帮助。

Building wheel for pytorch (pyproject.toml) did not run successfully.

git clone https://github.com/pytorch/pytorch.git cd pytorch python setup.py install 如果以上步骤都无法解决问题，可能需要查阅PyTorch官方文档，或者寻求社区的帮助，如GitHub Issues或Stack ...

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