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使用pytorch时所遇到的问题总结 1、ubuntu vscode切换虚拟环境 在ubuntu系统上,配置工作区文件夹所使用的虚拟环境。之前笔者误以为只需要在vscode内置的终端
使用pytorch时所遇到的问题总结
在ubuntu系统上,配置工作区文件夹所使用的虚拟环境。之前笔者误以为只需要在vscode内置的终端上将虚拟环境切换过来即可,后来发现得通过配置vscode的解释器(interpreter)
选中需要配置的文件夹,然后点击vscode左下角的写有“python ***”的位置(或者使用快捷键“ctrl+shift+p”)--》选择文件夹--》从解释器列表中选择要用的解释器。
完成设置后,会在文件夹下面多出一个名为“.vscode”的文件夹,其中会多出一个名为“settings.JSON”的文件,经过设置后该文件内会多出一个条目来指向虚拟环境中的Python的路径,
例如:
python.pythonPath:"/home/lh/anaconda3/envs/PyTorch/bin/python"
raise RuntimeError('already started')
出错位置在使用DataLoader时,将参数“num_workers”设置为大于0的值了,推测原因是没有打开多线程功能,解决方法为将num_workers设置为0。
如果需要要使用多个子线程来加载数据,那么就需要让主程序在“if __name__ = 'main'"中运行。
问题(1):
Import Error:TensorBoard logging requires TensorBoard with Python summary writer installed
这是由于当前的环境中没有安装TensorBoard。如果电脑上安装有anaconda,那么直接使用命令“conda install tensorboard”即可。
问题(2):调出tensorboard界面
当在程序中调用SummaryWriter之后,在控制台中会给出如下信息:
其中需要注意的是“--port 41889”。然后我们在控制台中输入命令“tensorboard --logdir='log' --port=41889”,--logdir用来指向之前所指定的日志目录,--port就是之前控制台中给出的端口号。输入指令后,控制台中会给出一个网址,打开该网址就可以在浏览器中打开tensorboard界面了。
报出“TypeError:default_collect:batch must contain tensors, numpy arrays, numbers,dicts or lists; found <class 'PIL.Image.Image'>”
这是因为在创建torchvision.Dataset对象的时候没有将数据库内的图像转为torch张量,在创建数据库对象的时候将参数transfORM进行如下设置就可以了:transform=transform.ToTensor()。
RuntimeError:Input type (torch.FloatTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same
这是由于传入模型的数据是放在CPU内存中的,而模型本身被放置在GPU内存中了。因此只需要将输入的数据放置到GPU内存中就可以解决问该问题了。
一般来说,如果函数后带了一个下划线,就意味着在改变当前张量的值的同时返回一个修改后的副本;如果不带下划线,那么就只返回修改后的副本,而不改变原来张量的值。
例如:
import torch
a=torch.rand(3)
print('a:{}'.format(a))
print("clamp效果:")
b=a.clamp(0, 0.5)
print('b:{}'.format(b))
print('a:{}'.format(a))
print("clamp_效果:")
b=a.clamp_(0, 0.5)
print('b:{}'.format(b))
print('a:{}'.format(a))
结果为如下图,可见张量a在调用clamp_函数后其本身的值也会发生改变,但是调用clamp的时候则只会返回一个修改后的副本。
‘(1)'这种写法得到的是一个int类型的数据,而‘(1, )'得到的是一个turple类型的数据。验证如下:
tqdm.update()所传入的参数指的是进度条前进的步长,而不是当前进度。
补充:Pytorch中常见的报错解决方案
本文用于记录所在pytorch所遇到过的运行时错误,持续更新。
RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
可能原因:现在假设代码要在GPU上运行,并且你已经进行my_model.to(device)操作了。注意只有my_model中的属性(也就是self.开头的变量)才会进行.to(device)。如果出现这个错误,可能是有的中间变量需要手动再显式地.to(device)一下~
RuntimeError: expected padding to be a single integer value or a list of 1 values to match the convolution dimensions, but Got padding=[0, 0]
原因一:
对于一张二维图片来说,它的padding也是二维的,即横、纵方向上都需要设置padding(当然这两个数字一般是一样的)。现在为什么提示我们padding应该是一维的呢?一定是输入数据维度不对。
原因二:
上面说的是最可能的情况,如果你发现图片已经是四维的却还有这个报错,请检查你Conv2d()的输入参数。
例如,如果你把stride设置为一维的[3]而不是二维3(注意3会被自动处理成[3, 3]),同时padding为二维的0。
pytorch发现stride是一维的,而padding却是二维的,就会报错。
one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operationone of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation
inplace操作可能会使得backward无法进行(因为当前Tensor可能会在另一个地方被用到),比如forward出现了如下代码:
x += y
你可能需要该成:
x = x + y
以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持编程网。
--结束END--
本文标题: 使用pytorch时所遇到的一些问题总结
本文链接: https://www.lsjlt.com/news/127026.html(转载时请注明来源链接)
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