我想要了解torch库里的torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs)
时间: 2023-10-01 18:05:40 浏览: 75
grad_mode.py 是 PyTorch 中的一个模块,它包含了用于管理自动微分模式的函数和上下文管理器。
其中,decorate_context 是一个装饰器函数,用于将 func 函数包装成一个新的函数,并返回这个新函数。这个新函数在执行时会先进入一个上下文管理器中,将自动微分模式设置为指定的 mode 值,然后再执行原来的函数。当原来的函数执行完毕后,会自动退出上下文管理器,自动微分模式会恢复到原来的值。
这个装饰器函数通常用来控制 PyTorch 中的自动微分模式。在某些情况下,我们需要手动控制 PyTorch 是否进行自动微分计算,这时就可以使用这个函数来设置相应的上下文环境。例如,在某些情况下,我们需要手动计算梯度,而不是让 PyTorch 自动计算梯度。这时,我们可以使用 torch.no_grad() 上下文管理器来关闭自动微分模式,以便手动计算梯度。
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Traceback (most recent call last): File "main.py", line 255, in <module> main(args) File "main.py", line 221, in main test_stats, coco_evaluator = evaluate( File "/public/home/ac2ax5rex7/miniconda3/envs/detr/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 28, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/public/home/ac2ax5rex7/projects/lift/detr/engine.py", line 77, in evaluate coco_evaluator = CocoEvaluator(base_ds, iou_types) TypeError: __init__() takes 2 positional arguments but 3 were given
这个错误是由于调用 CocoEvaluator 类的 __init__() 方法时,传递的参数个数不正确。根据错误信息,这个类的构造函数只接受两个位置参数,但是调用时传递了三个参数导致错误。
可能的原因是,你在调用 CocoEvaluator 类时传递了不正确的参数。建议检查一下 CocoEvaluator 类的文档,确保你传递的参数个数和类型都是正确的。你可以通过查看源代码或者官方文档来找到正确的参数列表,并确保你传递的参数与文档中描述的一致。
Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/test/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 394, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 27, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 252, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 189, in predict_cli for _ in gen: # running CLI inference without accumulating any outputs (do not modify) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/torch/autograd/grad_mode.py", line 43, in generator_context response = gen.send(None) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 215, in stream_inference self.setup_source(source if source is not None else self.args.source) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/predictor.py", line 197, in setup_source self.dataset = load_inference_source(source=source, imgsz=self.imgsz, vid_stride=self.args.vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/build.py", line 158, in load_inference_source dataset = LoadStreams(source, imgsz=imgsz, vid_stride=vid_stride) File "/root/miniconda3/envs/test/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/data/dataloaders/stream_loaders.py", line 57, in __init__ raise ConnectionError(f'{st}Failed to open {s}') ConnectionError: 1/1: 0... Failed to open 0 Sentry is attempting to send 2 pending events Waiting up to 2 seconds Press Ctrl-C to quit
这个错误是由于无法打开数据源导致的。具体来说,看起来代码是在尝试使用 YOLO 进行物体检测,但是无法打开数据源(source)。
你可以检查数据源路径是否正确,并确保你有足够的权限来打开该路径中的文件。另外,还可以检查你的网络连接是否正常,如果你正在尝试从远程服务器上访问数据源,那么网络连接问题可能是导致该错误的原因之一。