解释Traceback (most recent call last): File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_al_gai.py", line 238, in <module> pgd_attack(hyp, epsilon=0.3, alpha=0.01, num_iterations=40) File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_al_gai.py", line 189, in pgd_attack final_adv_imgs = np.transpose(final_adv_imgs, (1, 2, 0)) File "<__array_function__ internals>", line 180, in transpose File "D:\Anaconda202105\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 660, in transpose return _wrapfunc(a, 'transpose', axes) File "D:\Anaconda202105\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 57, in _wrapfunc return bound(*args, **kwds) ValueError: axes don't match array
时间: 2024-04-28 10:27:04 浏览: 219
这个报错提示出现在np.transpose函数中,说明在进行数组转置操作时出现了错误。根据报错信息来看,是因为传递给np.transpose函数的第二个参数(即轴的顺序)不符合数组的维度。建议检查一下传递给np.transpose函数的第二个参数是否正确,应该是一个元组或者列表,表示按照指定的顺序对数组进行转置。同时,也需要检查一下数组本身是否符合要求,是否包含了正确的维度和数据。
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报错Traceback (most recent call last): File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_algorithm.py", line 75, in <module> pgd_attack(epsilon=0.3, alpha=0.01, num_iterations=40) File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_algorithm.py", line 44, in pgd_attack for i, (imgs, targets) in enumerate(pgd_dataloader): # 遍历所有图片 ValueError: too many values to unpack (expected 2)
这个错误提示说是在遍历`pgd_dataloader`时出现了问题,期望的是一个包含两个值的元组,但实际得到了太多的值。这可能是由于`pgd_dataloader`中的数据格式与代码中的期望不符导致的。
具体来说,`pgd_dataloader`中的每个元素应该是一个包含两个元素的元组,分别是输入的图像数据和对应的目标标注数据,例如:
```python
(pg_image, pg_target)
```
而在代码中,`for`循环的`enumerate()`函数期望得到的也是一个包含两个元素的元组,分别是当前迭代的索引和对应的数据,例如:
```python
for i, (image, target) in enumerate(pgd_dataloader):
```
因此,你需要检查一下`pgd_dataloader`中每个元素的格式是否正确,是否确实包含了两个元素,如果数据格式正确,那么就需要检查一下代码中是否存在错误。
D:\Python37\python.exe D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/elf-master/NSMOCS_ANN.py Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/TensorFlow/Load-forecasting/elf-master/NSMOCS_ANN.py", line 5, in <module> import swarm as sm ModuleNotFoundError: No module named 'swarm'
根据您提供的错误信息,看起来在运行一个脚本时出现了模块导入错误。在 `NSMOCS_ANN.py` 文件的第5行,无法导入名为 `swarm` 的模块。
这个错误通常是由于缺少依赖库引起的,可能需要安装或配置相应的模块。
请确保以下几点:
1. 检查是否已经安装了名为 `swarm` 的库。您可以使用 `pip` 命令来安装该库,例如:
```shell
pip install swarm
```
如果已经安装了该库,请确保它是可用的,并且版本兼容。
2. 检查 `NSMOCS_ANN.py` 文件中是否正确导入了 `swarm` 模块。检查 `import swarm as sm` 这一行是否正确,并且确保 `swarm` 模块位于正确的路径下。
如果问题仍然存在,请提供更多关于项目结构、依赖库和相关代码文件的信息,我将尽力提供更多帮助。
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