load model to device Traceback (most recent call last): File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 436, in <module> main() File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 123, in main model = get_net(cfg).to(device) File "/root/YOLODS/lib/models/YOLOP.py", line 313, in get_net model = MCnet(m_block_cfg, **kwargs) File "/root/YOLODS/lib/models/YOLOP.py", line 256, in __init__ assert self.detector_index == block_cfg[0][0] AssertionError

这个错误提示是断言错误（AssertionError）。在get_net函数中，有一个assert语句，如果条件不成立（False），就会抛出这个错误。根据错误提示，这个assert语句是检查self.detector_index是否等于block_cfg[0][0]。如果不相等，就会出现这个错误。你需要检查一下get_net函数中的代码，看看是不是在使用这个变量时出现了问题。可能需要检查一下传入get_net函数的参数。你可以尝试打印一些变量来调试这个问题。

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Traceback (most recent call last): File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 436, in <module> main() File "/root/YOLODS/tools/train_dwa.py", line 171, in main checkpoint_dict = {k: v for k, v in checkpoint['state_dict'].items() if k.split(".")[1] in det_idx_range} KeyError: 'state_dict' (YOLOP) root@autodl-con

这个错误提示是在运行一个名为 train_dwa.py 的 Python 脚本时出现的。根据错误提示，这个脚本在第 171 行尝试使用一个名为 `checkpoint` 的字典，并从中获取一个名为 `state_dict` 的键的值，但是在 `checkpoint` 字典中找不到这个键。

具体而言，这个错误提示的最后一行是：

KeyError: 'state_dict'

这个错误提示说明在获取 `state_dict` 值时出现了 KeyError，也就是说在 `checkpoint` 字典中找不到名为 `state_dict` 的键。

可能的原因是 `checkpoint` 字典中没有 `state_dict` 这个键，或者 `state_dict` 键的值为 None。你可以检查一下 `checkpoint` 字典中的键值对，看看是否有名为 `state_dict` 的键，或者使用 `print(checkpoint)` 打印出整个 `checkpoint` 字典，看看其中的内容。另外，你也可以检查一下代码是否正确地加载了预训练模型。

/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/bin/python /home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test4.py Loading a TensorFlow model in PyTorch, requires both PyTorch and TensorFlow to be installed. Please see https://pytorch.org/ and https://www.tensorflow.org/install/ for installation instructions. Loading a TensorFlow model in PyTorch, requires both PyTorch and TensorFlow to be installed. Please see https://pytorch.org/ and https://www.tensorflow.org/install/ for installation instructions. Traceback (most recent call last): File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/test4.py", line 9, in <module> my_pred=medical_ner() File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/medical_ner.py", line 21, in __init__ self.model = BERT_LSTM_CRF('/home/chenxingyue/codes/caopengfei/medical_ner', tagset_size, 768, 200, 2, File "/home/chenxingyue/codes/caopengfei/CMeKG_tools/model_ner/bert_lstm_crf.py", line 16, in __init__ self.word_embeds = BertModel.from_pretrained(bert_config,from_tf=True) File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/transformers/modeling_utils.py", line 2612, in from_pretrained model, loading_info = load_tf2_checkpoint_in_pytorch_model( File "/home/chenxingyue/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/transformers/modeling_tf_pytorch_utils.py", line 390, in load_tf2_checkpoint_in_pytorch_model import tensorflow as tf # noqa: F401 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow' 这个报错可以是需要把tensorflow安装到本地吗？还是Linux

这个报错是因为你的代码中使用了 TensorFlow，但是你的环境中没有安装 TensorFlow。

解决这个问题的方法是安装 TensorFlow 到你的环境中。你可以通过以下步骤来安装 TensorFlow：

1. 打开终端或命令行窗口。

2. 激活你的 Anaconda 环境，可以使用命令：`conda activate py39`。

3. 运行以下命令来安装 TensorFlow：

   pip install tensorflow

如果你需要安装特定的版本，可以使用以下命令：

   pip install tensorflow==<version>

注意，这里的 `<version>` 是指你希望安装的 TensorFlow 版本号。

4. 等待安装完成。安装完成后，你就可以重新运行你的代码了。

请确保按照上述步骤正确安装了 TensorFlow，并且在运行代码之前激活了正确的 Anaconda 环境。如果问题仍然存在，请提供更多关于你的代码和环境的详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。