Traceback (most recent call last): File "train.py", line 79, in <module> train(opt, data_loader, model, visualizer) File "train.py", line 27, in train ssimMetric = SSIM(results['Restored_Train'], results['Sharp_Train']) File "/home/chenantai/DeblurGAN-master/DeblurGAN-master4/util/metrics.py", line 22, in SSIM mu1 = F.conv2d(img1, window, padding = window_size/2, groups = channel) TypeError: conv2d(): argument 'input' (position 1) must be Tensor, not numpy.ndarray

这个错误是因为在SSIM函数中的conv2d()函数调用中，输入的img1参数类型应为Tensor，而不是numpy.ndarray。你需要将img1转换为Tensor类型。

你可以使用torch.from_numpy()函数将numpy数组转换为Tensor。在调用conv2d()函数之前，将img1转换为Tensor类型，并且确保img1的形状和数据类型与使用时的要求相匹配。

例如，你可以这样修改代码：

import torch

# ...

def SSIM(img1, img2):
    # ...

    img1_tensor = torch.from_numpy(img1).to(torch.float32)
    
    # ...

    mu1 = F.conv2d(img1_tensor, window, padding=window_size/2, groups=channel)
    
    # ...

这样应该能解决这个TypeError。记得将其他相关变量也进行相应的类型转换。

相关问题

cuda available: False Traceback (most recent call last): File "train.py", line 163, in <module> assert use_cuda AssertionError

这个错误信息表明在运行Python脚本`train.py`时遇到了CUDA不可用的问题。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型，它允许在GPU上加速计算密集型任务。当程序试图利用CUDA进行运算，但是检测到系统上没有安装CUDA、CUDA驱动未正确配置，或者硬件不支持CUDA时，就会抛出`AssertionError`。

在这里，代码中的`assert use_cuda`应该是一个条件检查，如果`use_cuda`变量为False，程序会断言并停止执行，因为预期环境需要CUDA。解决这个问题需要按照以下步骤：

1. **检查是否安装CUDA**：确认你的计算机是否安装了CUDA，并且版本与你的Python环境兼容。
2. **设置环境变量**：确保CUDA的路径添加到了系统的PATH环境变量中，以便Python能够找到它的库。
3. **检查驱动**：确保NVIDIA GPU驱动已更新并且与CUDA版本匹配。
4. **检查PyTorch设置**：如果你的项目使用了PyTorch，确认是否正确设置了CUDA模式，如`torch.backends.cudnn.enabled=True`。
5. **修复assert语句**：如果不是必要的，你可以根据实际需求修改`assert use_cuda`为`if not use_cuda`，避免直接中断程序。

Traceback (most recent call last): File "train.py", line 21, in <module> from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

回答: 这个报错是因为在运行脚本时找不到名为'tensorboard'的模块。根据引用\[1\]中的错误信息，可以看出在train.py文件的第9行中导入了torch.utils.tensorboard模块，但是系统找不到这个模块。解决这个问题的方法是安装tensorboard模块。根据引用\[3\]中的提示，可以使用pip命令安装tensorboard模块，命令为pip install tensorboard。安装完成后，可以使用tensorboard命令来运行TensorBoard，并通过--logdir参数指定日志文件的路径。这样就可以解决报错问题了。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboard](https://blog.csdn.net/pfl_327/article/details/124267463)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[debug]-yolov5运行时提示ModuleNotFoundError: No module named ‘_lzma](https://blog.csdn.net/ai_faker/article/details/109519022)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]