File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 69, in forward y = torch.cat((x, h),1) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument tensors in method wrapper_cat)
时间: 2024-03-09 10:46:55 浏览: 22
这个问题的意思是你的代码中有两个不同的设备(cpu和cuda:0)的张量需要合并,但是torch.cat()方法要求所有张量都在同一个设备上。你需要将这两个张量都移动到同一个设备上,或者将它们转换成相同的类型和大小,然后再进行合并。你可以使用.to()方法将张量移动到特定的设备上,例如:
```python
x = x.to('cuda:0')
h = h.to('cuda:0')
y = torch.cat((x, h), 1)
```
或者,你可以使用.to(device)方法,其中device是你要使用的设备的字符串表示,例如:
```python
device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
x = x.to(device)
h = h.to(device)
y = torch.cat((x, h), 1)
```
这样就能够避免这个错误。
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Traceback (most recent call last): File "train.py", line 354, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, yolo_loss, loss_history, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, save_period, save_dir) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/utils/utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/parallel/data_parallel.py", line 169, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/yolo.py", line 102, in forward self.h3 = self.bottlenecklstm3(P3, self.h3, self.c3) # lstm File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 141, in forward new_h, new_c = self.cell(inputs, h, c) File "/usr/local/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1194, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/hy-tmp/yolov5-pytorch-bilibili/yolov5-pytorch-bilibili/nets/bottleneck_lstm.py", line 68, in forward y = torch.cat((x, h),1) RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! (when checking argument for argument tensors in method wrapper_cat)
这个错误通常是由于将位于不同设备(如GPU和CPU)上的张量传递给需要所有张量都在同一设备上的函数或方法,例如`torch.cat()`方法。要解决这个问题,需要将所有张量都移动到同一设备上,或者使用支持跨设备的函数(如`torch.nn.DataParallel()`)来处理它们。可以使用`tensor.to(device)`方法将张量移动到指定设备上,其中`device`可以是字符串(如`"cuda:0"`)或`torch.device()`对象。在这个特定的错误中,很可能是将GPU上的张量与CPU上的张量拼接在一起,因此需要将所有张量移动到同一设备上。可以使用`tensor.to(device)`方法将张量移动到指定设备上,其中`device`可以是字符串(如`"cuda:0"`)或`torch.device()`对象。
yolov5-master\yolov5_deepsort_pytorch\deep_sort/deep/reid\torchreid\metrics\
yolov5-master\yolov5_deepsort_pytorch\deep_sort/deep/reid\torchreid\metrics是一组用于评估和比较行人重识别算法性能的指标集。行人重识别是指在不同场景下,通过对行人图像进行特征提取和比对,识别出同一行人的过程。
这个指标集包括以下几个重要的指标:
1. Cumulative Matching Characteristic (CMC):CMC曲线表示在不同推荐数量的情况下,模型可以在前N个推荐中正确匹配的概率。通常,我们可以观察到CMC@1,CMC@5和CMC@10等指标。
2. Mean Average Precision (mAP):mAP是在检索任务中常用的指标。对于每个查询图像,它计算在不同推荐数量的情况下,检索到准确匹配的平均准确性。
3. Precision and Recall:精确率(Precision)表示检索到准确匹配的比例,召回率(Recall)表示检索到的准确匹配与总实例数量的比例。通过绘制Precision-Recall 曲线,我们可以评估模型在检索任务中的性能。
以上指标可以帮助我们评估和比较不同行人重识别算法的性能。在实际应用中,这些指标可以帮助我们选择最优的算法,提高行人重识别系统的精度和鲁棒性。同时,我们可以通过这些指标来评估算法的效果,并进行算法的调优和改进。
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