RuntimeError: Failed to run torchinfo. See above stack traces for more details. Executed layers up to: [VideoResNet: 1, BasicStem: 2, Conv3d: 3, BatchNorm3d: 3, ReLU: 3, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, Sequential: 2, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, Sequential: 4, Conv3d: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, BasicBlock: 3, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 5, Sequential: 4, Conv3DSimple: 5, BatchNorm3d: 5, ReLU: 4, AdaptiveAvgPool3d: 2, Linear: 2]
时间: 2023-06-19 09:03:49 浏览: 1193
这个错误信息表明在运行 torchinfo 时发生了错误,并且显示了模型中执行的图层序列。可能的原因是你的模型中存在不支持的图层或者输入数据的形状不正确。你可以检查你的输入数据的形状是否与模型期望的形状相同,以及模型中是否存在不支持的图层。另外,你还可以尝试使用其他的工具来检查模型的信息,例如模型可视化工具或者 PyTorch 的内置函数。
相关问题
runtimeerror: failed to import transformers.models.bert.modeling_bert becaus
runtimeerror: failed to import transformers.models.bert.modeling_bert错误是由于在导入transformers中的BERT模型时出现了问题。该错误可能有多种可能的原因。
首先,可能是因为您没有正确安装transformers库或该库的某些依赖项。请确保已正确安装transformers库,并且您的环境中已安装了所有必需的依赖项。您可以使用pip或conda来安装该库,具体取决于您使用的是哪个Python包管理器。
其次,可能是因为您尝试导入的BERT模型的路径或名称不正确。请检查您的导入语句,并确保正确指定了BERT模型所在的路径和名称。您可以查看transformers文档来获取正确的模型导入语句示例。
另外,可能是因为您的系统缺少必需的依赖项。某些模型可能需要特定的依赖项才能正确导入。请查看transformers文档,了解与所使用的BERT模型相关的所有必备系统依赖项,并确保您的系统已正确安装它们。
最后,如果以上方法仍无法解决问题,可能是因为您的transformers库版本过旧或过新,导致与BERT模型的兼容性问题。请尝试更新或回滚transformers库的版本,以确保与您使用的BERT模型兼容的transformers版本。
综上所述,runtimeerror: failed to import transformers.models.bert.modeling_bert错误可能是由于transformers库安装问题、路径或名称错误、缺少系统依赖项或与BERT模型不兼容的库版本等问题引起的。您可以通过检查和解决以上问题来解决此错误。
ImportError: Failed to initialize: Bad git executable.RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution
按照引用和引用中提到的解决方法,您可以尝试以下步骤来解决这个问题:
1. 打开E:\Anaconda3\Lib\site-packages\git\cmd文件夹。
2. 在该文件夹中添加一个名为.gitconfig的文件。
3. 在.gitconfig文件中添加以下内容:
[git]
python_git = E:\path\to\git.exe
(将E:\path\to\git.exe替换为您的git可执行文件的路径)
4. 保存并关闭.gitconfig文件。
5. 重新运行代码,看是否问题已解决。
关于引用中的问题,请确保您已正确安装了cuDNN并将其放置在正确的位置。如果您已经安装了cuDNN但仍然遇到问题,您可能需要检查您的环境变量是否正确设置。