(TPV) leo@linux:~/TPVFormer-main$ python visualization/vis_scene.py --py-config config/tpv04_occupancy.py --work-dir out/tpv_occupancy --ckpt-path out/tpv_occupancy/latest.pth --save-path out/tpv_occupancy/videos --scene-name scene-0916 scene-0015 Set mlab.options.offscreen=True Namespace(ckpt_path='out/tpv_occupancy/latest.pth', py_config='config/tpv04_occupancy.py', save_path='out/tpv_occupancy/videos', scene_idx=0, scene_name=['scene-0916', 'scene-0015'], vis_train=False, work_dir='out/tpv_occupancy') /home/leo/TPVFormer-main/tpvformer04/modules/tpvformer_layer.py:69: UserWarning: The arguments `feedforward_channels` in BaseTransformerLayer has been deprecated, now you should set `feedforward_channels` and other FFN related arguments to a dict named `ffn_cfgs`. warnings.warn( /home/leo/TPVFormer-main/tpvformer04/modules/tpvformer_layer.py:69: UserWarning: The arguments `ffn_dropout` in BaseTransformerLayer has been deprecated, now you should set `ffn_drop` and other FFN related arguments to a dict named `ffn_cfgs`. warnings.warn( /home/leo/anaconda3/envs/TPV/lib/python3.8/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1634272068694/work/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] <All keys matched successfully> ====== Loading NuScenes tables for version v1.0-trainval... Loading nuScenes-lidarseg... 32 category, 8 attribute, 4 visibility, 64386 instance, 12 sensor, 10200 calibrated_sensor, 2631083 ego_pose, 68 log, 850 scene, 34149 sample, 2631083 sample_data, 1166187 sample_annotation, 4 map, 34149 lidarseg, Done loading in 15.020 seconds. ====== Reverse indexing ... Done reverse indexing in 2.9 seconds. ====== visualizing scene-0916 236 processing frame 0 of scene 0 /home/leo/anaconda3/envs/TPV/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/chec

<think>好的，用户遇到了TPVFormer运行时出现的警告和兼容性问题，主要是关于torch的meshgrid弃用和transformer层中的ffn_cfgs配置问题。我需要根据这些信息，结合提供的引用资料，给出解决方案。 首先，关于torch.meshgrid的弃用警告。我记得PyTorch在较新版本中改变了meshgrid的参数默认行为，旧版本可能使用indexing='ij'，而新版本可能需要显式指定。用户遇到的警告可能类似于引用[2]中的情况，即函数或参数已弃用，建议使用新方法。解决方案应该是修改代码，将meshgrid调用加上indexing参数，例如指定为indexing='ij'或indexing='xy'，根据具体需求选择。这类似于引用[2]中处理scanf不安全的情况，通过替换函数或添加宏定义来消除警告。 然后是transformer层中的ffn_cfgs配置问题。这可能是因为配置文件中的键名或结构发生了变化，导致旧版配置不被识别。需要检查TPVFormer的文档或源码，确认最新的ffn_cfgs参数格式。如果用户使用的是旧配置，可能需要调整参数名或结构，比如将某些键名更新为当前版本支持的名称，或者补充缺失的必需参数。这类似于引用[4]中提到的setuptools升级导致API弃用的问题，需要根据最新文档调整导入或使用方式。 另外，用户可能没有固定依赖版本，导致兼容性问题。建议使用虚拟环境，并通过requirements.txt或pip freeze锁定依赖版本，特别是PyTorch和相关库的版本，避免因版本升级引入的变动。类似引用[1]和[4]中的情况，setuptools版本升级导致警告，所以固定版本可以预防问题。 最后，用户可能忽略了代码中的其他弃用警告，需要全面检查。可以运行代码时带上-Werror选项，将警告视为错误，迫使所有警告被处理。同时，查阅官方文档或GitHub issues，寻找类似问题的解决方案。类似引用[3]中的find_element_by_*方法弃用，替换为find_element()的方式，这里的解决方式也是遵循最新的API建议。 总结步骤：处理meshgrid弃用需添加indexing参数；检查ffn_cfgs配置是否符合最新要求；固定依赖版本；全面检查其他警告并参考文档处理。这样应该能解决用户的主要问题。</think>### TPVFormer 运行警告与兼容性问题解决方案 #### 1. **`torch.meshgrid` 弃用警告处理** - **问题原因**：PyTorch 1.10+ 对 `torch.meshgrid` 的参数行为进行了调整，默认不再支持旧的索引模式（`indexing='ij'`），需显式指定参数[^2]。 - **解决方法**： - 修改代码中 `meshgrid` 的调用方式： ```python # 旧代码（可能触发警告） x, y = torch.meshgrid(tensor1, tensor2) # 新代码（显式指定索引模式） x, y = torch.meshgrid(tensor1, tensor2, indexing='ij') # 或 indexing='xy'（根据需求） ``` - **注意**：`indexing='ij'` 返回矩阵索引（默认旧行为），`indexing='xy'` 返回笛卡尔坐标（类似 NumPy 的 `meshgrid`）。 #### 2. **`ffn_cfgs` 配置问题** - **问题原因**：Transformer 层的 `ffn_cfgs` 配置可能与新版代码不兼容，例如键名变更或参数缺失。 - **解决方法**： 1. **检查配置文件**：对比 TPVFormer 最新版本的配置文件，确认 `ffn_cfgs` 的键名和结构是否变化。例如： ```yaml # 旧配置（示例） ffn_cfgs: type: 'FFN' in_channels: 256 hidden_channels: 512 # 新配置（可能调整键名） ffn_cfgs: _target_: 'mmcv.cnn.FFN' embed_dims: 256 feedforward_channels: 512 ``` 2. **更新依赖库**：确保使用的代码库（如 `mmdetection` 或 `mmcv`）与 TPVFormer 要求的版本一致，避免 API 变更导致的兼容性问题[^4]。 #### 3. **依赖版本锁定** - **问题原因**：PyTorch 或相关库的版本更新可能引入不兼容改动。 - **解决方法**： - 使用 `requirements.txt` 或 `pip freeze` 固定依赖版本，例如： ``` torch==1.9.0 mmcv-full==1.4.5 ``` - 创建虚拟环境隔离依赖： ```bash python -m venv tpvformer_env source tpvformer_env/bin/activate pip install -r requirements.txt ``` #### 4. **全面检查弃用警告** - **步骤**： 1. 运行代码时启用警告追踪： ```bash python -W error::DeprecationWarning your_script.py # 将弃用警告视为错误 ``` 2. 根据报错信息逐一修复，例如替换其他弃用函数（类似 `find_element_by_*` 替换为 `find_element()` 的案例[^3]）。 --- ###