raceback (most recent call last): File "train_rcnn.py", line 243, in <module> trainer.train( File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 199, in train loss, tb_dict, disp_dict = self._train_it(batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 132, in _train_it loss, tb_dict, disp_dict = self.model_fn(self.model, batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/train_functions.py", line 35, in model_fn ret_dict = model(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/point_rcnn.py", line 33, in forward rpn_output = self.rpn(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/rpn.py", line 74, in forward backbone_xyz, backbone_features = self.backbone_net(pts_input) # (B, N, 3), (B, C, N) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

这个错误是因为在调用 `forward()` 函数时给了 3 个参数，但是该函数只接受 2 个参数。可能是在调用 `self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i])` 时出现了问题。你可以检查一下该函数的定义，确保它只需要 2 个参数，并且检查一下你在调用 `forward()` 函数时是否传入了多余的参数。

相关问题

运行报错Traceback (most recent call last): File "train.py", line 5, in <module> import torch_geom

根据您提供的错误信息，问题出在导入`torch_geom`模块时。这个错误可能有以下几个原因：

1. 模块名称错误：`torch_geom`可能不是一个标准的Python模块或PyTorch扩展。正确的模块名称可能是`torch_geometric`，这是一个用于图神经网络的PyTorch扩展库。

2. 模块未安装：如果您确实想要使用`torch_geometric`，那么可能是因为这个库没有正确安装。

3. 环境问题：如果您使用了虚拟环境，可能是在错误的Python环境中运行脚本。

解决这个问题的步骤如下：

1. 确认模块名称：
尝试将`import torch_geom`改为`import torch_geometric`。

2. 安装正确的库：
如果您想使用`torch_geometric`，可以使用以下命令安装：

   pip install torch_geometric

3. 检查Python环境：
确认您正在使用正确的Python环境，特别是如果您使用了虚拟环境或Conda环境。

4. 更新pip：
有时，更新pip可以解决安装问题：

   pip install --upgrade pip

5. 检查PyTorch版本：
`torch_geometric`对PyTorch版本有一定要求，确保您的PyTorch版本兼容。

6. 查看完整错误信息：
重新运行脚本，并仔细查看完整的错误信息，这可能会提供更多线索。

如果问题仍然存在，建议您提供更多的上下文信息，例如您正在尝试运行的完整脚本内容，以及您使用的操作系统和Python版本。这将有助于更准确地诊断问题。

cuda available: False Traceback (most recent call last): File "train.py", line 163, in <module> assert use_cuda AssertionError

这个错误信息表明在运行Python脚本`train.py`时遇到了CUDA不可用的问题。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型，它允许在GPU上加速计算密集型任务。当程序试图利用CUDA进行运算，但是检测到系统上没有安装CUDA、CUDA驱动未正确配置，或者硬件不支持CUDA时，就会抛出`AssertionError`。

在这里，代码中的`assert use_cuda`应该是一个条件检查，如果`use_cuda`变量为False，程序会断言并停止执行，因为预期环境需要CUDA。解决这个问题需要按照以下步骤：

1. **检查是否安装CUDA**：确认你的计算机是否安装了CUDA，并且版本与你的Python环境兼容。
2. **设置环境变量**：确保CUDA的路径添加到了系统的PATH环境变量中，以便Python能够找到它的库。
3. **检查驱动**：确保NVIDIA GPU驱动已更新并且与CUDA版本匹配。
4. **检查PyTorch设置**：如果你的项目使用了PyTorch，确认是否正确设置了CUDA模式，如`torch.backends.cudnn.enabled=True`。
5. **修复assert语句**：如果不是必要的，你可以根据实际需求修改`assert use_cuda`为`if not use_cuda`，避免直接中断程序。