userwarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argume

时间: 2023-05-31 12:20:20 浏览: 165
### 回答1: nt to torch.meshgrid explicitly. To fix this, please pass indexing='ij' or indexing='xy' (or the equivalent integers) as an argument. This is to avoid confusion and improve readability of the code. 警告:在即将发布的版本中,将需要显式地传递索引参数到torch.meshgrid中。要解决此问题,请将索引设置为'ij'或'xy'(或相应的整数)作为参数传递。这是为了避免混淆并提高代码的可读性。 ### 回答2: 这个warning涉及到PyTorch中的meshgrid函数的参数问题。meshgrid是一个常用的函数,它的作用是生成ndgrid(N维网格)并将其展开,返回一个元组,其中包含每个维度上的坐标矩阵。它在许多科学计算中都是非常有用的。 在当前版本中,meshgrid函数可以传递一个索引参数,也可以不传递。但是,在即将发布的未来版本中,必须传递索引参数。 索引参数的作用是用于确定哪些维度(坐标轴)进行meshgrid。如果不提供索引参数,则默认为对输入的全部维度进行meshgrid。但是,在未来版本中,必须明确指定要进行meshgrid的维度,否则将会报错。 这个warning的目的是提醒用户在使用PyTorch的meshgrid函数时注意索引参数的传递。如果没有传递索引参数,只是运行警告的当前版本中,仍然能够生成正确的输出。但是,请注意,这样的代码可能在未来版本中无法工作。 为了避免出现类似的问题,我们建议在编写代码时始终保持对最新版本的关注,并阅读文档中的更新日志。此外,可以使用自动化测试工具来确保在未来版本中代码能够正常运行。 ### 回答3: 这个警告信息是关于PyTorch中的meshgrid函数的,它会在未来的版本中要求用户传递索引参数。在现有版本中,meshgrid函数可以只传入一个参数,它会自动使用默认的索引方式进行计算。但是,在未来的版本中,必须显式地指定索引方式,否则会抛出错误。这个改变的目的是为了提高函数的灵活性和可维护性。 meshgrid是一个常用的函数,用于在多维空间中生成网格点坐标。它可以接受多个一维数组作为参数,并将它们组合成一个多维数组,其中的每个元素都是一个由输入数组对应位置的值组成的向量。这个函数通常用于数据可视化、插值等领域。 在目前的版本中,meshgrid函数的用法很简单,只需要输入需要组合的一维数组即可。但是,在未来的版本中,用户必须显式地指定索引方式。索引方式是指在生成向量时数组元素的排列方式,通常有两种方式,一种是对第一个数组进行行扩展,一种是对最后一个数组进行列扩展。这些索引方式非常重要,因为它们直接影响向量的排列顺序,从而影响后续数据处理的结果。 在编写代码时,我们应该始终关注警告信息,因为它们通常代表着潜在的问题。当我们看到这个警告信息时,应该及时采取措施,以免在未来的版本中遇到错误。对于这个警告信息,我们可以立即修改代码,指定索引方式,以保证代码的正确性。同时,我们也可以关注官方文档和社区讨论,了解相关改变的细节和影响。这样,我们可以更好地使用PyTorch的各种函数,并保证代码的可靠性。

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分析错误信息D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py:504: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\aten\src\ATen\native\TensorShape.cpp:3484.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] Model Summary: 283 layers, 7063542 parameters, 7063542 gradients, 16.5 GFLOPS Transferred 354/362 items from F:\Desktop\yolov5-5.0\weights\yolov5s.pt Scaled weight_decay = 0.0005 Optimizer groups: 62 .bias, 62 conv.weight, 59 other Traceback (most recent call last): File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "F:\Desktop\yolov5-5.0\train.py", line 189, in train dataloader, dataset = create_dataloader(train_path, imgsz, batch_size, gs, opt, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 63, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels(path, imgsz, batch_size, File "F:\Desktop\yolov5-5.0\utils\datasets.py", line 385, in __init__ cache, exists = torch.load(cache_path), True # load File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 815, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda3 2023.03-1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1033, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str Process finished with exit code 1

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