torch.Size([1, 11]) Process finished with exit code 0

引用:针对你的问题，报错信息"Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)"通常是由于程序访问了无效的内存地址或者发生了内存溢出导致的。根据你提供的引用内容，可能的原因有两个方面：编码问题和torch版本不对应。

针对编码问题，你已经排除了pandas读取数据集时的编码问题，因为在Console中的打印结果是正常的。所以我们可以排除这个可能性。

另一个可能的原因是torch和CUDA版本的不对应。你提到在debug过程中发现了问题定位到torch.load函数，而你的编辑环境和当前配置环境的torch和CUDA版本存在差异。这很有可能是由于版本差异导致的错误。

解决这个问题的方法是确保你的编辑环境和当前配置环境的torch和CUDA版本一致。你可以通过命令`pip list | grep torch`和`nvcc --version`来查看torch和CUDA版本，然后根据需要升级或降级版本。

关于你提到的"torch.Size([1, 11]) Process finished with exit code 0"这个

相关问题

pythonProcess finished with exit code 1

在Python中，"Process finished with exit code 1"错误通常表示程序在执行过程中遇到了一个异常或错误导致程序终止。这个错误提示并没有提供具体的错误信息，因此我们需要进一步检查代码或环境配置以确定具体原因。根据引用和引用的信息，这个错误可能与配置有关。

首先，你可以检查你的代码并确保没有语法错误或逻辑错误。如果代码没有错误，那么可能是你的环境配置出了问题。根据引用，你需要使用`pyuic5.exe`将UI文件转换为py文件，但是你的配置可能有问题。

解决这个问题的步骤如下：
1. 确保你已经正确安装了PyQt5或PySide2库。这些库是用来将UI文件转换为py文件的必需库。
2. 确保你已经正确配置了Python环境和相关的路径。根据引用，你可以尝试在终端中直接运行`python F:\SoftWareInstall\Anaconda3\envs\torch1.10\Scripts\pyuic5.exe mainWin.ui -o mainWin.py`来执行UI文件的转换。如果能够成功转换并生成.py文件，说明你的配置是正确的。
3. 如果你的环境配置正确，但仍然遇到错误，那么可能是你的命令行参数不正确。确保你使用了正确的命令行参数来指定输入的UI文件和输出的py文件路径。
4. 如果以上步骤都没有解决问题，那么可能是你的环境或库版本不兼容。尝试升级相关的库版本或使用其他的转换工具。

综上所述，要解决"Process finished with exit code 1"错误，你需要检查代码和环境配置，确保没有错误，并根据需要进行调整和修复。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【PyQT5】安装之后，PyUIC没有成功转换ui文件转为py且出现错误：`Process finished with exit code 1`的...](https://blog.csdn.net/LWD19981223/article/details/127716263)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled Process finished with exit code 1

这个错误通常是因为你的PyTorch没有启用CUDA，而你的代码中使用了CUDA相关的功能。要解决这个问题，你需要重新安装PyTorch并启用CUDA选项。具体步骤如下：
1. 确认你的电脑上有NVIDIA显卡，并且已经安装了对应的驱动程序。
2. 安装CUDA Toolkit，可以在NVIDIA官网上下载对应版本的CUDA Toolkit。
3. 安装cuDNN，也可以在NVIDIA官网上下载对应版本的cuDNN。
4. 重新安装PyTorch，可以在PyTorch官网上下载对应版本的PyTorch，并在安装时启用CUDA选项。
如果你已经按照上述步骤重新安装了PyTorch并启用了CUDA选项，但仍然出现这个错误，可能是因为你的代码中使用了不兼容的CUDA版本。你可以尝试更新你的代码或者降级你的CUDA版本来解决这个问题。