for obj in list(torch.cuda.memory_allocated()): 提示错误TypeError: 'int' object is not iterable

这个错误提示表明你试图迭代一个 int 对象，而 int 对象不支持迭代操作。推测你的代码应该是这样的：

import torch

memory_usage = torch.cuda.memory_allocated()
for obj in list(memory_usage):
    # do something

`torch.cuda.memory_allocated()` 返回的是一个 int 类型的值，它表示当前 PyTorch 程序在 GPU 上已经分配的内存大小，因此不能直接迭代。如果你想要迭代一个列表，可以将它封装到一个列表中，例如：

import torch

memory_usage = [torch.cuda.memory_allocated()]
for obj in memory_usage:
    # do something

或者直接使用列表：

import torch

memory_usage = [1, 2, 3, 4]  # 这里假设你有一个列表需要迭代
for obj in memory_usage:
    # do something

希望这能帮助你解决问题。

相关问题

f = obj.b() TypeError: 'int' object is not callable

这个错误发生在尝试调用 `obj.b()` 时。错误消息指出 `'int'` 对象不可调用，意味着 `obj.b` 实际上是一个整数而不是可调用的方法。

在之前的代码中，我们可以看到在方法 `a()` 中，`self.b` 被赋值为整数 `2`。因此，`obj.b` 现在是一个整数属性而不是原先的方法。

要解决这个问题，您可以修改代码以避免将整数赋值给 `self.b`。确保不要覆盖方法 `b()` 的定义。例如，您可以使用不同的变量名来存储整数值，而不是使用与方法名相同的变量名。下面是一个示例修正：

class A():
    def b(self):
        self.a()
    def a(self):
        self.b_value = 2
        self.c = 3
        self.d = 4

在这个修正后的代码中，将整数值赋给了名为 `self.b_value` 的变量，而不是 `self.b`。这样就不会覆盖方法 `b()` 的定义，并且可以避免出现 `'int' object is not callable` 的错误。

raise TypeError(f'Object of type {o.__class__.__name__} ' TypeError: Object of type int64 is not JSON serializable dsl@dsl-Lenovo-WEI6-14IKB:~/work/readjson$ conda activate base

这个错误是因为您尝试将一个`int64`类型的值转换为json字符串时，json模块无法识别这个类型。解决这个问题的方法是将该值转换为json可序列化的类型，例如将其转换为Python内置的`int`类型。

以下是一些可能有用的解决方法：

1. 使用`numpy`库的`int64.item()`方法将`int64`类型的值转换为Python内置的`int`类型。例如：

import numpy as np
import json

my_dict = {"age": np.int64(30)}

# 转换字典中的int64值为int值
for key, value in my_dict.items():
    if isinstance(value, np.int64):
        my_dict[key] = value.item()

# 将字典保存为json文件
with open("my_dict.json", "w") as f:
    json.dump(my_dict, f)

2. 使用`default`参数来指定将无法序列化的对象转换为json可序列化的对象。例如：

import json
import numpy as np

class MyEncoder(json.JSONEncoder):
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, np.integer):
            return int(obj)
        return json.JSONEncoder.default(self, obj)

my_dict = {"age": np.int64(30)}

# 将字典保存为json文件，使用自定义的encoder
with open("my_dict.json", "w") as f:
    json.dump(my_dict, f, cls=MyEncoder)

这里我们定义了一个名为`MyEncoder`的类，并重载了它的`default`方法。如果对象是`numpy`库中的整数类型，我们将其转换为Python内置的`int`类型，否则我们将使用默认的方法来处理该对象。在将字典转换为json字符串时，我们将使用自定义的encoder。