Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 347, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 214, in fit for i, data in enumerate(tqdm(train_loader)): File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\tqdm\notebook.py", line 254, in __iter__ for obj in it: File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 681, in __next__ data = self._next_data() File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 721, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 78, in __getitem__ aug = self.transform(image=img, mask=mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 195, in __call__ self._check_args(**data) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\albumentations\core\composition.py", line 275, in _check_args raise TypeError("{} must be numpy array type".format(data_name)) TypeError: mask must be numpy array type

根据您提供的错误信息，看起来出现了一个类型错误。错误消息指出了问题所在：遮罩(mask)必须是NumPy数组类型。这意味着在您的代码中，遮罩(mask)的数据类型不正确。

要解决这个问题，您可以尝试使用`np.array()`将遮罩数据转换为NumPy数组类型。例如，在加载数据时，您可以检查遮罩(mask)是否已经是NumPy数组类型，如果不是，则将其转换为NumPy数组类型。以下是一种可能的解决方案：

import numpy as np

# 在加载数据时，确保遮罩(mask)是NumPy数组类型
mask = np.array(mask)

# 继续进行后续操作

请确保在转换遮罩(mask)之前，您已经正确加载了图像和遮罩数据。希望这能帮助您解决问题！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

C:\cb\pytorch_1000000000000\work\aten\src\ATen\native\cuda\NLLLoss2d.cu:103: block: [3,0,0], thread: [385,0,0] Assertion `t >= 0 && t < n_classes` failed. Traceback (most recent call last): File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 355, in <module> history = fit(epoch, model, train_loader, val_loader, criterion, optimizer, sched) File "c:\Users\裴沐阳\Desktop\裴沐阳毕设相关\毕设--图像分割\UNet\U-Net.py", line 241, in fit loss = criterion(output,mask) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\modules\loss.py", line 1164, in forward return F.cross_entropy(input, target, weight=self.weight, File "D:\python\python3.8\envs\pmyixq\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 3014, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index, label_smoothing) RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

这个错误是由于在CUDA设备上的NLLLoss2d操作中出现了断言错误。根据错误信息，断言的条件是“t >= 0 && t < n_classes”，即“t”必须大于等于0并且小于类别的数量“n_classes”。然而，这个条件在某个线程中被违反了。

要解决这个问题，你可以检查以下几点：

1. 检查你的目标张量（target）是否包含了超出类别范围的值。确保目标张量中的所有值都在0到n_classes-1的范围内。

2. 检查你的模型输出张量（output）是否正确地映射到了类别索引。确保输出张量的形状是正确的，并且每个像素的预测值对应于正确的类别索引。

3. 如果你使用了权重张量（weight），请确保它的形状与类别数量相匹配，并且没有任何错误。

4. 如果你使用了标签平滑（label smoothing），请确保它被正确地应用。

通过检查以上几点，你应该能够找到问题所在并解决这个CUDA错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和上下文信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

Traceback (most recent call last): File C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py, line 78, in <module>

这是一个Python中的错误追踪信息，称为Traceback。它会显示在程序运行过程中发生错误的位置和原因。在你提供的例子中，错误发生在文件"C:\Users\小杨\Desktop\Yang\Yang\lstm.py"的第78行。

Traceback信息通常包括以下几个部分：
1. 错误类型：指示错误的类型，例如NameError、TypeError等。
2. 错误位置：指示错误发生的文件和行号。
3. 错误原因：提供了导致错误的具体原因。

要解决这个问题，你可以检查lstm.py文件的第78行，并查看是否有语法错误、变量未定义或其他可能导致错误的问题。