File "C:\Users\dell\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\torchsummary\torchsummary.py", line 72, in summary model(*x)

这个报错可能是因为在pycharm中运行代码时，出现了无法加载Python扩展的问题。这可能是由于缺少某些依赖项或环境变量未正确设置导致的。您可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1.检查您的Python环境是否正确设置，并确保所有依赖项都已正确安装。

2.尝试重新安装torchvision和Pillow库，这些库通常用于处理图像。

3.尝试更新您的PyCharm版本，以确保您使用的是最新版本。

关于第二个引用，它显示了一个名为rl的conda环境中安装的一些包的列表，其中包括numpy、numpy-base和opencv-python等。这些包通常用于机器学习和计算机视觉任务。如果您想在这个环境中使用这些包，您需要在代码中导入它们。

关于您提到的第三个问题，这个报错可能是因为您的模型需要输入一些张量作为参数，但您没有正确地传递这些张量。您可以检查您的代码，确保您正确地传递了所有必需的参数。如果您仍然无法解决这个问题，您可以提供更多的代码和错误信息，以便我们更好地帮助您解决这个问题。

相关问题

raceback (most recent call last): File "D:\projectfiles\ESP32\esp-dl-master\tools\quantization_tool\examples\pytorch_to_onnx\onnx.py", line 7, in <module> torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 506, in export _export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 1525, in _export with exporter_context(model, training, verbose): File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 178, in exporter_context with select_model_mode_for_export( File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\contextlib.py", line 119, in __enter__ return next(self.gen) File "C:\Users\NLER\.conda\envs\pytorch-Demo2\lib\site-packages\torch\onnx\utils.py", line 139, in disable_apex_o2_state_dict_hook for module in model.modules(): AttributeError: 'str' object has no attribute 'modules'

这个错误提示是因为您传递给torch.onnx.export函数的model参数是一个字符串而不是模型对象。请确保您已经正确加载了模型，并将其传递给export函数。

例如，如果您的PyTorch模型保存在名为"model.pth"的文件中，您可以使用以下代码加载模型并将其导出为ONNX格式：

import torch

# 加载PyTorch模型
model = torch.load("model.pth")

# 创建一个随机输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出模型为ONNX格式
output_file = "model.onnx"
torch.onnx.export(model, dummy_input, output_file, verbose=False)

请注意，这里的model参数是一个模型对象，它是使用torch.load函数从文件中加载的。如果您使用不同的方法加载模型，请确保将正确的模型对象传递给export函数。

C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\python.exe "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py" Traceback (most recent call last): File "E:\pycharm program\py\时频域特征提取、降采样\test.py", line 24, in <module> plt.plot(combined_data['307 1号加注泵1号振动'], label=file_name) # 示例绘制折线图，x和y为Excel数据中的列名 File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py", line 2812, in plot return gca().plot( File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py", line 1690, in plot self.add_line(line) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 2304, in add_line self._update_line_limits(line) File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\axes\_base.py", line 2327, in _update_line_limits path = line.get_path() File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 1029, in get_path self.recache() File "C:\Users\ppddcsm\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 666, in recache self._xy = np.column_stack(np.broadcast_arrays(x, y)).astype(float) numpy.core._exceptions._ArrayMemoryError: Unable to allocate 17.7 MiB for an array with shape (1157120, 2) and data type float64

这个错误提示表明在尝试分配内存时，无法为一个形状为 (1157120, 2)、数据类型为 float64 的数组分配 17.7 MiB 的内存空间。

这个问题通常出现在计算机的内存不足以容纳所需的大型数组时。有几种方法可以尝试解决这个问题：

1. 减少数组的大小：可以尝试减少数组的大小，例如减少行数或列数，从而减少所需的内存空间。

2. 释放内存：在运行程序之前，尝试关闭其他占用大量内存的应用程序。另外，也可以在代码中使用 `del` 关键字手动删除不再使用的大型数组，以释放内存空间。

3. 使用更小的数据类型：如果你的数据允许，可以尝试使用更小的数据类型，例如使用 float32 替代 float64，以减少所需的内存空间。

4. 采用分块处理：如果可能的话，可以将大型数组分成更小的块进行处理，而不是一次性加载整个数组到内存中。

如果你确定你的计算机具有足够的内存来处理这个数组，但仍然遇到内存错误，请确保你的 numpy 版本是最新的，并且尝试在 64 位的 Python 环境中运行代码，以便能够使用更多的内存。

此外，还要注意，如果你的数据集过大，可能需要考虑使用其他工具或方法进行处理，例如使用数据库管理系统或分布式计算框架。