File E:\abcd\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs) 1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in 1127 # this function, and just call forward. 1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks 1129 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): -> 1130 return forward_call(*input, **kwargs) 1131 # Do not call functions when jit is used 1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], [] Cell In[29], line 10, in RNN.forward(self, x) 8 def forward(self, x): 9 h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) ---> 10 out, _ = self.rnn(x, h0) 11 out = self.fc(out[:, -1, :]) 12 return out File E:\abcd\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py:1130, in Module._call_impl(self, *input, **kwargs) 1126 # If we don't have any hooks, we want to skip the rest of the logic in 1127 # this function, and just call forward. 1128 if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks 1129 or _global_forward_hooks or _global_forward_pre_hooks): -> 1130 return forward_call(*input, **kwargs) 1131 # Do not call functions when jit is used 1132 full_backward_hooks, non_full_backward_hooks = [], [] File E:\abcd\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py:445, in RNN.forward(self, input, hx) 443 if hx is not None: 444 if hx.dim() != 2: --> 445 raise RuntimeError( 446 f"For unbatched 2-D input, hx should also be 2-D but got {hx.dim()}-D tensor") 447 hx = hx.unsqueeze(1) 448 else: RuntimeError: For unbatched 2-D input, hx should also be 2-D but got 3-D tensor是什么问题,该如何解决?

时间: 2024-05-04 22:21:57 浏览: 101
这是一个PyTorch中的运行时错误信息,提示在使用RNN模型时,输入的初始隐藏状态(hx)的维度不正确。具体来说,当输入x是一个未进行批处理的二维张量时,初始隐藏状态hx的维度也应该是2,但实际上hx的维度是3,因此会抛出此错误。解决这个问题的方法是,确保输入和初始隐藏状态的维度匹配。可以通过调整输入张量的形状或初始隐藏状态张量的形状来解决这个问题,使它们的维度都是二维的。例如,可以使用`unsqueeze()`方法将初始隐藏状态的维度从2扩展到3。
相关问题

RuntimeError: Could not export Python function call 'F'. Remove calls to Python functions before export. Did you forget to add @script or @script_method annotation? If this is a nn.ModuleList, add it to __constants__: E:\bolang\yolov7-coupling\utils\activations.py(65): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\common.py(112): fuseforward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(744): forward_once E:\bolang\yolov7-coupling\models\yolo.py(707): forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(860): _slow_forward E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py(887): _call_impl E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(934): trace_module E:\anaconda\envs\pytorch-1.8.1\lib\site-packages\torch\jit\_trace.py(733): trace E:\bolang\yolov7-coupling\utils\torch_utils.py(363): __init__ E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(39): detect E:\bolang\yolov7-coupling\detect.py(196): <module>

这个错误是由于在导出模型时出现了问题。错误信息中提到了一个名为'F'的 Python 函数调用,但没有添加 `@script` 或 `@script_method` 注释。如果这是一个 `nn.ModuleList`,请将其添加到 `__constants__` 中。请检查您的代码中与这些部分相关的部分,并确保按照 PyTorch 的导出要求进行操作。

Traceback (most recent call last): File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 268, in <module> train() File "D:/LPRNet_Pytorch-master/LPRNet_Pytorch-master/train_LPRNet.py", line 102, in train lprnet.to(device) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 899, in to return self._apply(convert) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 570, in _apply module._apply(fn) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 593, in _apply param_applied = fn(param) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 897, in convert return t.to(device, dtype if t.is_floating_point() or t.is_complex() else None, non_blocking) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 208, in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

这个错误是因为你的torch没有启用CUDA。在训练LPRNet时需要使用GPU加速,因此需要启用CUDA。你可以检查一下你的torch是否安装了CUDA版本,并且在代码中使用了正确的版本。如果你的torch没有安装CUDA版本,你需要重新安装一个CUDA版本的torch。如果你已经安装了CUDA版本的torch,你可以尝试在代码中添加以下代码来启用CUDA: ``` import torch device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") ``` 然后在将模型转移到设备时使用: ``` lprnet.to(device) ``` 这应该会解决你的问题。
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Traceback (most recent call last): File "D:/faster-rcnn-pytorch-master/predict.py", line 82, in <module> r_image = frcnn.detect_image(image, crop=crop, count=count) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\frcnn.py", line 146, in detect_image roi_cls_locs, roi_scores, rois, _ = self.net(images) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 150, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\frcnn.py", line 84, in forward roi_cls_locs, roi_scores = self.head.forward(base_feature, rois, roi_indices, img_size) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\classifier.py", line 102, in forward fc7 = self.classifier(pool) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 92, in forward input = module(input) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 92, in forward input = module(input) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "D:\faster-rcnn-pytorch-master\nets\resnet50.py", line 31, in forward out = self.conv2(out) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 547, in __call__ result = self.forward(*input, **kwargs) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 343, in forward return self.conv2d_forward(input, self.weight) File "E:\Anaconda\envs\Rcnn\lib\site-packages\torch\nn\modules\conv.py", line 340, in conv2d_forward self.padding, self.dilation, self.groups) RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED这是什么错误

Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 312, in train pred = model(imgs) # forward File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 209, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 121, in _forward_once x = m(x) # run File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 167, in forward return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 120, in forward return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 56, in forward return self.act(self.bn(self.conv(x))) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 396, in forward return F.silu(input, inplace=self.inplace) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2058, in silu return torch._C._nn.silu_(input) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 2.92 GiB already allocated; 951.00 MiB free; 3.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

请解释一下这段报错 Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 9, in lprnet_plate_recognition model = torch.load(model_path) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

>> %Run first2.py Traceback (most recent call last): File "/home/pi/Desktop/first2.py", line 74, in <module> model.load_state_dict(torch.load(r"/home/pi/Desktop/epoch50.pkl"))#模型位置 File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 592, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 851, in _load result = unpickler.load() File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 843, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 832, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "/home/pi/.local/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 146, in <module> main() File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 131, in main train_losses, val_losses = train(model, optimizer, criterion, traindataloader, valdataloader, epochs) # 模型训练 File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 65, in train pred = model(input_data, target) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "C:\Users\Administrator\Desktop\轨迹训练\Transformer_V2_radicla_test.py", line 42, in forward output = self.decoder(tgt, memory) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 291, in forward output = mod(output, memory, tgt_mask=tgt_mask, File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 577, in forward x = self.norm2(x + self._mha_block(x, memory, memory_mask, memory_key_padding_mask)) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\transformer.py", line 594, in _mha_block x = self.multihead_attn(x, mem, mem, File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 1153, in forward attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward( File "D:\anaconda2\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 5122, in multi_head_attention_forward k = k.contiguous().view(k.shape[0], bsz * num_heads, head_dim).transpose(0, 1) RuntimeError: shape '[10, 297, 1]' is invalid for input of size 300什么原因,如何解决?

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资源摘要信息: "Java并发编程案例分析" Java作为一门成熟的编程语言,一直以其强大的性能和丰富的API支持而著称。其中,Java并发API提供了强大的并发控制能力,使得开发者可以在多线程环境中编写高效且可预测的代码。在分析"ConcurrencyExamples"项目时,我们将探究Java并发API的几个关键知识点,包括线程的创建与管理、同步机制、线程协作以及并发工具类的使用。 首先,线程是并发编程的基础。在Java中,线程可以通过继承Thread类或者实现Runnable接口来创建。Thread类提供了基本的线程操作方法,如start()启动线程,run()定义线程执行的代码,interrupt()中断线程等。实现Runnable接口则允许将运行代码与线程运行机制分离,更符合面向对象的设计原则。 接下来,当我们涉及到多个线程的协作时,同步机制成为了关键。Java提供了一些同步关键字,如synchronized,它可以用来修饰方法或代码块,确保同一时刻只有一个线程能执行被保护的代码段。此外,volatile关键字可以保证变量的可见性,即一个线程修改了变量的值后,其他线程可以立即看到修改后的结果。 Java并发工具类库也是处理并发问题的利器。例如,java.util.concurrent包中的Executor框架为线程池的创建和管理提供了灵活的方式。通过线程池可以有效地管理线程资源,减少线程创建和销毁的开销。同时,该包中还包括了CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等同步辅助类,它们能够帮助我们实现复杂的线程同步逻辑,简化多线程编程。 此外,Java并发API还提供了各种锁的实现,如ReentrantLock,它比synchronized关键字提供了更灵活的锁定机制。例如,它支持尝试非阻塞的获取锁、可中断的获取锁以及超时获取锁等多种方式。ReentrantReadWriteLock是另一种锁,它允许多个读操作同时进行,但写操作时会互斥读操作,适用于读多写少的场景。 最后,Java并发API还提供了并发集合,如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等,它们专为并发场景设计,保证了在高并发下的性能和线程安全。ConcurrentHashMap在多线程环境下提供了一个线程安全的哈希表,并且比传统的Hashtable有更好的性能。CopyOnWriteArrayList则通过写入时复制的策略,来保证列表在迭代时的线程安全。 综上所述,Java并发API是Java语言中处理并发问题的强大工具集。通过合理使用这些API和工具类,开发者可以编写出既高效又可靠的多线程应用程序。而"ConcurrencyExamples"项目中应该包含了这些关键知识点的实例代码和演示,为学习Java并发编程的开发者提供了实际操作的机会。 对于"ConcurrencyExamples-master"这个压缩包文件列表,我们可以推测它包含了实现上述并发概念的示例代码。这可能包括多个Java源代码文件,演示了如何使用Java并发API创建线程、同步机制、线程协作以及使用并发工具类的具体用法。通过分析这些示例代码,可以加深对Java并发编程的理解,并掌握如何在实际项目中运用这些技术。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩