还是没解决,问题如下:super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name))) RuntimeError: Parent directory C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\dqn_weights does not exist.
时间: 2023-07-01 21:28:16 浏览: 276
这个错误提示是由于你指定的文件夹路径不存在导致的。你需要确保你的程序中指定的文件夹路径是存在的,如果不存在则需要创建该文件夹。
你可以使用Python的os库来检查文件夹是否存在,并在需要时创建它。例如,下面的代码会检查指定的文件夹是否存在,如果不存在则会创建它:
```python
import os
folder_path = 'C:/Users/86187/Desktop/大学事务/多元数据融合与智能分析/实验二/Amazing-Brick-DFS-and-DRL/DQN_train/dqn_weights'
if not os.path.exists(folder_path):
os.makedirs(folder_path)
```
你可以根据你的实际情况将文件夹路径替换成你程序中出现的路径。
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from collections import OrderedDict import torch import torch.nn.functional as F import torchvision from torch import nn import models.vgg_ as models class BackboneBase_VGG(nn.Module): def __init__(self, backbone: nn.Module, num_channels: int, name: str, return_interm_layers: bool): super().__init__() features = list(backbone.features.children()) if return_interm_layers: if name == 'vgg16_bn': self.body1 = nn.Sequential(*features[:13]) self.body2 = nn.Sequential(*features[13:23]) self.body3 = nn.Sequential(*features[23:33]) self.body4 = nn.Sequential(*features[33:43]) else: self.body1 = nn.Sequential(*features[:9]) self.body2 = nn.Sequential(*features[9:16]) self.body3 = nn.Sequential(*features[16:23]) self.body4 = nn.Sequential(*features[23:30]) else: if name == 'vgg16_bn': self.body = nn.Sequential(*features[:44]) # 16x down-sample elif name == 'vgg16': self.body = nn.Sequential(*features[:30]) # 16x down-sample self.num_channels = num_channels self.return_interm_layers = return_interm_layers def forward(self, tensor_list): out = [] if self.return_interm_layers: xs = tensor_list for _, layer in enumerate([self.body1, self.body2, self.body3, self.body4]): xs = layer(xs) out.append(xs) else: xs = self.body(tensor_list) out.append(xs) return out class Backbone_VGG(BackboneBase_VGG): """ResNet backbone with frozen BatchNorm.""" def __init__(self, name: str, return_interm_layers: bool): if name == 'vgg16_bn': backbone = models.vgg16_bn(pretrained=True) elif name == 'vgg16': backbone = models.vgg16(pretrained=True) num_channels = 256 super().__init__(backbone, num_channels, name, return_interm_layers) def build_backbone(args): backbone = Backbone_VGG(args.backbone, True) return backbone if __name__ == '__main__': Backbone_VGG('vgg16', True)
这段代码是一个基于VGG的神经网络模型的定义,主要用于特征提取。其中包括两个类:`BackboneBase_VGG`和`Backbone_VGG`以及一个函数`build_backbone`。
`BackboneBase_VGG`类是VGG的基础类,用于构建VGG神经网络模型。它的初始化函数接受四个参数:`backbone`,`num_channels`,`name`和`return_interm_layers`,其中`backbone`表示VGG的主干网络,`num_channels`表示输出的通道数,`name`表示VGG的名称,`return_interm_layers`表示是否返回中间层的输出。
`Backbone_VGG`类继承自`BackboneBase_VGG`类,主要用于构建一个冻结BatchNorm的VGG神经网络模型。它的初始化函数接受两个参数:`name`和`return_interm_layers`,其中`name`表示VGG的名称,`return_interm_layers`表示是否返回中间层的输出。这个类的主要作用是将`BackboneBase_VGG`类中的属性和方法进行实例化,然后通过调用父类的`__init__`方法进行初始化。
`build_backbone`函数是用于构建VGG神经网络模型的函数,它接受一个参数`args`,其中包含了VGG神经网络模型的一些参数。在这个函数中,会调用`Backbone_VGG`类来构建一个VGG神经网络模型,并将其返回。
最后,在`if __name__ == '__main__':`中,会创建一个`Backbone_VGG`类的实例对象,并传入参数`'vgg16'`和`True`进行初始化。
super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name))) RuntimeError: Parent directory C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\..\DQN_train\dqn_weights does not exist.
这个错误提示表明,在运行代码时,Python无法找到指定的文件夹。
具体来说,`super().__init__(torch._C.PyTorchFileWriter(str(name)))`这行代码是在创建一个`SummaryWriter`对象,用于将训练过程的各种指标(如损失、准确率等)写入TensorBoard日志文件中。而`name`所指定的文件夹路径不存在,导致程序无法正常运行。
你需要确保指定的文件夹路径是正确的,并且已经在你的文件系统中创建。如果文件夹不存在,你需要手动创建它。可以使用Python的`os`模块或者命令行工具来创建文件夹。例如,你可以在命令行中输入以下命令来创建一个名为`dqn_weights`的文件夹:
```
mkdir C:\Users\86187\Desktop\大学事务\多元数据融合与智能分析\实验二\Amazing-Brick-DFS-and-DRL\DQN_train\dqn_weights
```
然后再次运行代码,应该就可以成功创建`SummaryWriter`对象并将指标写入日志文件了。
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