Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 134, in <module> assert num_gpu <= get_num_devices() AssertionError

这个错误通常是因为你的机器上没有可用的 GPU 或者你没有正确安装 GPU 相关的软件驱动。你可以尝试以下几个步骤：

1. 确保你的机器上已经安装了 GPU 以及相应的驱动程序。

2. 确认你的 GPU 是否支持 CUDA，如果不支持 CUDA，则需要修改代码以使用 CPU 进行训练。

3. 确认你的 CUDA 和 cuDNN 版本是否与代码要求的版本匹配。

4. 确认你的 Python 环境中已经正确安装了 PyTorch 和其他依赖库。

如果你仍然无法解决该问题，可以尝试在相关的论坛或社区进行提问，或者向开发人员寻求帮助。

相关问题

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。

Traceback (most recent call last): File "tools.py", line 735, in <module> set_panel_pwd(sys.argv[2]) File "tools.py", line 67, in set_panel_pwd import db File "/www/server/panel/class/db.py", line 16, in <module> import PluginLoader ImportError: class/PluginLoader.so: undefined symbol: _Py_FalseStruct

这个错误提示可能是由于 Python 的版本不兼容导致的。可以尝试升级 Python 版本或者降级宝塔面板版本来解决。

如果你使用的是 Python 3，可以尝试切换到 Python 2.7 版本。可以通过以下命令切换到 Python 2.7：

ln -sf /usr/bin/python2.7 /usr/bin/python

然后重新执行修改宝塔登录 IP 的命令即可。

如果切换 Python 版本后还是无法解决问题，可以尝试降级宝塔面板版本。可以通过以下命令降级宝塔面板版本：

cd /www/server/panel
wget -O update.sh http://download.bt.cn/install/update.sh
bash update.sh

然后选择需要降级的版本，执行降级操作即可。