stack_tensor_dict_list

您好！对于您提到的 "stack_tensor_dict_list"，我可以理解为将包含字典的张量列表进行堆叠操作。这意味着将多个字典形式的张量按照某个维度进行堆叠，生成一个新的张量。

例如，假设有以下两个字典形式的张量列表：
tensor_list_1 = [{'a': tensor1}, {'b': tensor2}]
tensor_list_2 = [{'c': tensor3}, {'d': tensor4}]

如果我们想按照字典的键进行堆叠，可以使用 Python 中的列表推导式和 torch.stack() 函数来实现：

stacked_tensor_dict_list = [{key: torch.stack([d[key] for d in tensor_list_1 + tensor_list_2])} for key in tensor_list_1[0].keys()]

这样，我们就可以得到一个堆叠后的字典形式的张量列表 stacked_tensor_dict_list，其中包含了所有输入张量列表中相同键的张量堆叠结果。

希望能够帮到您！如果您还有其他问题，请随时提问。

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Traceback (most recent call last): File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 327, in <module> main() File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 278, in main list_entropy_trojan, list_entropy_benign = strip(opt, mode) File "/home/boyang/Beatrix/defenses/STRIP/STRIP_our.py", line 198, in strip state_dict = torch.load(opt.ckpt_path) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 789, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1131, in _load result = unpickler.load() File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1101, in persistent_load load_tensor(dtype, nbytes, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1083, in load_tensor wrap_storage=restore_location(storage, location), File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 215, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 187, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "/opt/anaconda3/envs/ndg/lib/python3.9/site-packages/torch/_utils.py", line 80, in _cuda untyped_storage = torch.UntypedStorage( RuntimeError: CUDA error: out of memory CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

这是一个Python的异常追踪（Traceback），它显示了在执行程序时出现的错误。根据给出的信息，看起来出现了一个关于CUDA内存不足的错误。

在这段代码中，`torch.load(opt.ckpt_path)` 用于加载模型的检查点文件。然而，根据错误信息显示，出现了一个CUDA错误，并且提示是内存不足。

要解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查你的CUDA设备是否有足够的内存来加载模型。你可以使用 `torch.cuda.get_device_properties(device_id)` 函数来获取CUDA设备的属性，包括内存大小。
2. 如果你的CUDA设备内存不足，可以尝试减少模型的大小，或者使用更小的批量大小。
3. 你还可以尝试使用 `torch.load(opt.ckpt_path, map_location='cpu')` 来将模型加载到CPU上，而不是CUDA设备上。这可能会减少对CUDA内存的需求。
4. 如果你的模型很大，并且无法适应你的CUDA设备内存，那么你可能需要考虑使用更大的显卡或者分布式训练等策略。

另外，错误信息中还提到了一个提示：`CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1`。你可以尝试设置这个环境变量来启用CUDA错误的同步报告，以获取更准确的错误信息。

如果以上步骤都没有解决问题，那么可能需要更详细的错误信息或者代码的上下文来进行进一步的排查。

import os import json import torch from PIL import Image from torchvision import transforms from model import resnet34 def main(): device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data_transform = transforms.Compose( [transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])]) # load image # 指向需要遍历预测的图像文件夹 imgs_root = "../dataset/val" assert os.path.exists(imgs_root), f"file: '{imgs_root}' dose not exist." # 读取指定文件夹下所有jpg图像路径 img_path_list = [os.path.join(imgs_root, i) for i in os.listdir(imgs_root) if i.endswith(".jpg")] # read class_indict json_path = './class_indices.json' assert os.path.exists(json_path), f"file: '{json_path}' dose not exist." json_file = open(json_path, "r") class_indict = json.load(json_file) # create model model = resnet34(num_classes=16).to(device) # load model weights weights_path = "./newresNet34.pth" assert os.path.exists(weights_path), f"file: '{weights_path}' dose not exist." model.load_state_dict(torch.load(weights_path, map_location=device)) # prediction model.eval() batch_size = 8 # 每次预测时将多少张图片打包成一个batch with torch.no_grad(): for ids in range(0, len(img_path_list) // batch_size): img_list = [] for img_path in img_path_list[ids * batch_size: (ids + 1) * batch_size]: assert os.path.exists(img_path), f"file: '{img_path}' dose not exist." img = Image.open(img_path) img = data_transform(img) img_list.append(img) # batch img # 将img_list列表中的所有图像打包成一个batch batch_img = torch.stack(img_list, dim=0) # predict class output = model(batch_img.to(device)).cpu() predict = torch.softmax(output, dim=1) probs, classes = torch.max(predict, dim=1) for idx, (pro, cla) in enumerate(zip(probs, classes)): print("image: {} class: {} prob: {:.3}".format(img_path_list[ids * batch_size + idx], class_indict[str(cla.numpy())], pro.numpy())) if __name__ == '__main__': main()

这段代码实现了导入必要的包和模块，包括操作系统、JSON、PyTorch、PIL及其转换模块、还有定义的resnet34模型。在主函数中，首先根据可用GPU情况使用cuda或cpu作为设备，然后定义数据的处理流程，包括缩放、剪裁、转换为Tensor并进行标准化。