class YOLOLayer(nn.Module):FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda else torch.FloatTensor但是pycharm提示torch.cuda下面没有FloatTensor？

时间: 2024-05-18 22:13:41 浏览: 141
在 PyCharm 中，当你输入 `torch.cuda.FloatTensor` 时，可能会出现提示 `torch.cuda` 下没有 `FloatTensor` 的情况。这是因为在较新的 PyTorch 版本中，`FloatTensor` 类已被弃用，取而代之的是 `torch.cuda.FloatTensor`。 解决此问题的一种方法是将 `FloatTensor` 替换为 `torch.cuda.FloatTensor`，以匹配当前版本的 PyTorch。你可以这样修改代码： ```python import torch cuda = torch.cuda.is_available() FloatTensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda else torch.FloatTensor # 使用 FloatTensor 进行后续的操作 ``` 这样修改后，代码应该就不会再提示错误了。记得确保你已正确安装了 PyTorch 和 CUDA，并根据你的环境设置合适的 CUDA 编译器版本。
相关问题

修改一下这段代码在pycharm中的实现，import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

修改后的代码如下所示： ```python import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim import torch.utils.data as data import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score, cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv", header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data = data_[:, :520] train_labels = data_[:, 520] train_data, _, train_labels, _ = train_test_split(train_data, train_labels, test_size=0.33333) train_data = torch.Tensor(train_data) train_labels = torch.LongTensor(train_labels) train_data = train_data.reshape(-1, 1, 20, 26) start_epoch = 1 num_epoch = 1 BATCH_SIZE = 70 Ir = 0.001 classes = ('0', '1', '2', '3', '4', '5') device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") torch.backends.cudnn.benchmark = True best_acc = 0.0 train_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) test_dataset = data.TensorDataset(train_data, train_labels) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True) ``` 请注意，我做了以下修改： 1. 移除了不需要的导入语句。 2. 修复了变量名拼写错误。 3. 移除了重复的代码行。 4. 修正了 `torch.utils.data.DataLoader` 的拼写错误。 5. 修正了数据集分割时的变量名错误。 请根据你的实际需求进一步调整代码。

代码为import torch import torch.nn as nn class STAE(nn.Module): def __init__(self): super(STAE, self).__init__() self.c1 = nn.Sequential( nn.Conv1d(1, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm1d(64), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm1d(128), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv1d(128, 128, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm1d(128), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=0), nn.BatchNorm1d(256), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2), nn.Conv1d(256, 256, kernel_size=3, stride=1, padding=1), nn.BatchNorm1d(256), nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2), )#31*256 长*通道数（原先1000*1） self.r1 = nn.Sequential( nn.LSTM(input_size=30, hidden_size=64, batch_first=True), ) self.l1 = nn.Linear(64, 1) def forward(self,x): x=self.c1(x) x=self.r1(x) return x if __name__ == '__main__': a=torch.ones(1,1,1000) net=STAE() output=net(a) print(torch.Size(a))。代码出错Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.1\PycharmProject\test\STAE.py", line 38, in <module> print(torch.Size(a)) TypeError: torch.Size() takes an iterable of 'int' (item 0 is 'Tensor')。请问如何修改

你需要修改代码中的print(torch.Size(a))这行代码，将其修改为print(a.size())即可。因为torch.Size()函数需要传入一个整数类型的可迭代对象，而a是一个Tensor类型的对象，所以会抛出TypeError异常。而a.size()函数可以直接返回a的形状信息，是一个torch.Size类型的对象，可以直接打印输出。
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PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow，PyTorch对于Python初学者更为友好，更易上手。         众所周知，numpy作为Python中数据分析的专业第三方库，比Python自带的Math库速度更快。同样的，在PyTorch中，有一个类似于numpy的库，称为Tensor。Tensor自称为神经网络界的numpy。 一、numpy和Tensor二者对比 对比项 numpy Tensor 相同点 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运算等 可以定义多维数组，进行切片、改变维度、数学运算等 不同点 1、产生的数组类型为numpy.ndar

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 固定随机种子 torch.manual_seed(42) # 仿真电机模型 class MotorModel: def __init__(self): self.T = 0.1 self.dt = 0.01 self.speed = 0.0 def update(self, u): self.speed += (u - self.speed) * self.dt / self.T return self.speed # PyTorch 实现的 BP 神经网络 class BPNN_PID(nn.Module): def __init__(self): super(BPNN_PID, self).__init__() self.hidden_size = 5 self.fc1 = nn.Linear(3, self.hidden_size) # 输入层到隐藏层 self.fc2 = nn.Linear(self.hidden_size, 3) # 隐藏层到输出层 self.sigmoid = nn.Sigmoid() self.tanh = nn.Tanh() def forward(self, inputs): x = self.tanh(self.fc1(inputs)) x = self.sigmoid(self.fc2(x)) Kp = x[0] * 10 Ki = x[1] * 0.2 Kd = x[2] * 0.5 Kp = torch.clamp(Kp, 0.1, 8) Ki = torch.clamp(Ki, 0.01, 0.15) Kd = torch.clamp(Kd, 0.05, 0.4) return Kp, Ki, Kd # 增量式PID控制器 class IncrementalPID: def __init__(self): self.Kp = 0.0 self.Ki = 0.0 self.Kd = 0.0 self.e_prev = [0.0, 0.0] self.u_prev = 0.0 def compute(self, error, dt): _u = self.Kp * (error - self.e_prev[0]) + \ self.Ki * error + \ self.Kd * (error - 2 * self.e_prev[0] + self.e_prev[1]) self.e_prev[1] = self.e_prev[0] self.e_prev[0] = error u = self.u_prev + _u u = np.clip(u, -1000, 1000) self.u_prev = u return u # 生成训练数据 def generate_dataset(): X = [] y = [] motor = MotorModel() for _ in range(1000): target = np.random.uniform(-500, 500) actual = motor.speed error = target - actual X.append([target / 1000, actual / 1000, error / 1000]) ideal_Kp = 5 * (1 - abs(error) / 1000) ideal_Ki = 0.1 * (1 - abs(error) / 1000) ideal_Kd = 0.2 * (abs(error) / 1000) y.append([ideal_Kp / 10, ideal_Ki / 0.2, ideal_Kd / 0.5]) motor.update(np.clip(error * 0.5, -1000, 1000)) return np.array(X), np.array(y) # 训练模型 def train_bpnn(model, epochs=100): X, y = generate_dataset() X_train = torch.tensor(X, dtype=torch.float32) y_train = torch.tensor(y, dtype=torch.float32) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.005) criterion = nn.MSELoss() for epoch in range(epochs): model.train() optimizer.zero_grad() # 前向传播 output = model(X_train) # 计算损失 # 正确写法应保持批次维度 loss = criterion(output[:, 0], y_train[:, 0]) + \ criterion(output[:, 1], y_train[:, 1]) + \ criterion(output[:, 2], y_train[:, 2]) # 反向传播 loss.backward() optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch [{epoch}/{epochs}], Loss: {loss.item():.4f}") # 主控制循环 def main(): motor = MotorModel() pid = IncrementalPID() model = BPNN_PID() train_bpnn(model, epochs=100) # 训练模型 # 导出模型为 ONNX 文件 dummy_input = torch.tensor([[0.5, 0.0, 0.0]], dtype=torch.float32) # 假设的输入 torch.onnx.export(model, dummy_input, "bpnn_pid_model.onnx", verbose=True) print("ONNX model has been saved as 'bpnn_pid_model.onnx'.") if __name__ == "__main__": main() Traceback (most recent call last): File "G:\pycharm_project\bp_pid\bp_pid.py", line 138, in <module> main() File "G:\pycharm_project\bp_pid\bp_pid.py", line 128, in main train_bpnn(model, epochs=100) # 训练模型 File "G:\pycharm_project\bp_pid\bp_pid.py", line 110, in train_bpnn loss = criterion(output[:, 0], y_train[:, 0]) + \ TypeError: tuple indices must be integers or slices, not tuple

Ki = torch.clamp(Ki, 0.01, 0.15) Kd = torch.clamp(Kd, 0.05, 0.4) 这样，每个样本的Kp、Ki、Kd都是基于自己的三个输出计算的，形状是(batch_size,)，即每个样本对应一个参数值。 这样，forward函数返回三个张量...

C:\Users\hp\Anaconda3\python.exe "E:\PyCharm 2021.2.3\plugins\python\helpers\pycharm\_jb_pytest_runner.py" --path D:/ResNet50-master/Train_val.py Testing started at 22:43 ... E:\PyCharm 2021.2.3\plugins\python\helpers\pycharm\_jb_pytest_runner.py:9: DeprecationWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html from pkg_resources import iter_entry_points E:\PyCharm 2021.2.3\plugins\python\helpers\pycharm\_jb_pytest_runner.py:33: DeprecationWarning: distutils Version classes are deprecated. Use packaging.version instead. Launching pytest with arguments D:/ResNet50-master/Train_val.py --no-header --no-summary -q in D:\ResNet50-master elif version.LooseVersion(pytest.__version__) >= version.LooseVersion("6.0"): ============================= test session starts ============================= collecting ... Train_val.py:None (Train_val.py) Train_val.py:14: in <module> torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(0.5, 0) # 限制为50% C:\Users\hp\Anaconda3\Lib\site-packages\torch\cuda\memory.py:178: in set_per_process_memory_fraction _lazy_init() C:\Users\hp\Anaconda3\Lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:310: in _lazy_init raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled") E AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled collected 0 items / 1 error !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 error during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ========================= 1 warning, 1 error in 8.34s ========================= Process finished with exit code 2

print(torch.version.cuda) # 输出 CUDA 版本（如 11.8） 若仍报错，需检查： - CUDA Toolkit 是否安装（通过 nvcc --version）。 - 系统环境变量（如 PATH）是否包含 CUDA 路径（如 C:\Program Files\...

这个代码报错 File "D:\pycharm project\jiyi\5133.py", line 31, in chinese_seg ltp = LTP() File "D:\python 3.10.10\lib\site-packages\ltp\interface.py", line 117, in LTP raise FileNotFoundError(f"{CONFIG_NAME} not found in {model_id}") FileNotFoundError: config.json not found in LTP/small # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import torch from ltp import LTP from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.model_selection import train_test_split from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # ==================== # 1. 数据预处理 # ==================== # 假设数据已加载为dataframe格式 import pandas as pd import pandas as pd data = pd.read_csv("D:\pycharm project\jiyi\douban2.csv",encoding='iso-8859-1') # 包含text和label两列 # 分词函数（只能用LTP） def chinese_seg(text, tool="ltp"): if tool == "ltp": ltp = LTP() seg, _ = ltp.seg([text]) return ' '.join(seg[0]) # 全量数据分词处理 data['seg_text'] = data['text'].apply(lambda x: chinese_seg(x, tool="ltp")) # ==================== # 2. TF-IDF向量化 # ==================== vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=3000) # 控制特征维度[^3] tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data['seg_text']) # 转换为PyTorch张量 X = torch.from_numpy(tfidf_matrix.toarray()).float() y = torch.from_numpy(data['label'].values).long() # 划分训练集/测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # ==================== # 3. 构建数据集管道 # ==================== class CommentDataset(Dataset): def __init__(self, features, labels): self.features = features self.labels = labels def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): # RNN需要序列输入，将特征向量reshape为(seq_len, input_size) return self.features[idx].view(1, -1), self.labels[idx] # seq_len=1 train_loader = DataLoader(CommentDataset(X_train, y_train), batch_size=32, shuffle=True) test_loader = DataLoader(CommentDataset(X_test, y_test), batch_size=32) # ==================== # 4. 定义RNN模型 # ==================== class RNNClassifier(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): super().__init__() self.rnn = torch.nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): # x形状: (batch_size, seq_len=1, input_size) out, _ = self.rnn(x) # 输出形状: (batch_size, seq_len, hidden_size) return self.fc(out[:, -1, :]) # 初始化模型 model = RNNClassifier( input_size=3000, # 对应TF-IDF特征维度 hidden_size=128, # 根据引用[2]建议设置 num_classes=2 ) # ==================== # 5. 训练与评估 # ==================== device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model.to(device) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 训练循环 for epoch in range(10): model.train() for inputs, labels in train_loader: inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device) outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 评估函数（含准确率和F1值[^4]） from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score def evaluate(model, loader): model.eval() all_preds, all_labels = [], [] with torch.no_grad(): for inputs, labels in loader: inputs = inputs.to(device) outputs = model(inputs) preds = torch.argmax(outputs, dim=1).cpu().numpy() all_preds.extend(preds) all_labels.extend(labels.numpy()) return { "accuracy": accuracy_score(all_labels, all_preds), "f1": f1_score(all_labels, all_preds, average='macro') } print("测试集性能:", evaluate(model, test_loader))

用户可能在安装LTP时没有正确下载所有模型文件，或者模型文件的路径没有正确设置。 接下来是UnicodeDecodeError，通常发生在尝试用错误的编码方式读取文件时。用户可能在处理某些文本文件时使用了默认的UTF-8编码，...

class Config: # 训练参数 batch_size = 16 learning_rate = 0.001 epochs = 10 # 音频参数 sample_rate = 16000 n_mels = 64 # 路径设置 model_save_path = "voice_detector.pth" config = Config() from model.voice_detector import VoiceDialogDetector from utils.audio_processing import create_dummy_data import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import config # 简单数据集类 class AudioDataset(Dataset): def __init__(self, dummy=True): self.dummy = dummy def __len__(self): return 100 # 虚拟数据量 def __getitem__(self, idx): if self.dummy: wave, label = create_dummy_data(batch_size=1) return wave.squeeze(0), label.squeeze(0) def train(): # 初始化 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = VoiceDialogDetector().to(device) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=config.learning_rate) # 数据加载（先用虚拟数据测试） dataset = AudioDataset(dummy=True) loader = DataLoader(dataset, batch_size=config.batch_size, shuffle=True) # 训练循环 for epoch in range(config.epochs): total_loss = 0.0 for waves, labels in loader: waves = waves.to(device) labels = labels.to(device) # 前向传播 outputs = model(waves) loss = criterion(outputs.permute(0, 2, 1), labels) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() print(f"Epoch [{epoch + 1}/{config.epochs}] Loss: {total_loss / len(loader):.4f}") # 保存模型 torch.save(model.state_dict(), config.model_save_path) print(f"模型已保存至 {config.model_save_path}") if __name__ == "__main__": train()这是train.py文件，还是报错Traceback (most recent call last): File "train.py", line 59, in <module> train() File "train.py" def learning_rate(): return None这是config.py文件

scaler = torch.cuda.amp.GradScaler() # 学习率缩放需手动处理 optimizer.param_groups[0]['lr'] = TrainingConfig.learning_rate * scaler.get_scale() 四、配置继承机制（面向复杂项目） 建议采用继承式配置...

有代码如下（1）数据迭代器：class DealDataset_LAI_train: def __init__(self): data_dir = r"D:\PyCharm\Paper_2025\c1_data_labels.mat" data = sio.loadmat(data_dir) # c1_features train_data = torch.from_numpy(data["c1_features"]) train_label_1 = torch.from_numpy(data["c1_labels"]) train_label = train_label_1*0.001 self.train_data = np.reshape(train_data, (-1, 1, 23)) self.train_label = train_label self.len = self.train_data.shape[0] pass def __getitem__(self, index): return self.train_data[index], self.train_label[index] def __len__(self): return self.len class DealDataset_LAI_test: def __init__(self): data_dir = r"D:\PyCharm\Paper_2025\c1_data_labels.mat" data = sio.loadmat(data_dir) test_data = torch.from_numpy((data["c1_features"])) self.test_data = np.reshape(test_data, (-1, 1, 23)) test_label_1 = torch.from_numpy(data["c1_labels"]) test_label = test_label_1*0.001 self.test_label =test_label self.len = self.test_data.shape[0] def __getitem__(self, index): return self.test_data[index], self.test_label[index] def __len__(self): return self.len

class BaseDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data_path, transform=None): self.data = pd.read_csv(data_path) self.transform = transform def preprocess(self): # 统一的预处理...

D:\pycharm\.venv\Lib\site-packages\torch\amp\autocast_mode.py:266: UserWarning: User provided device_type of 'cuda', but CUDA is not available. Disabling warnings.warn(如何解决？

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) # 将模型和数据移动到指定设备 --- ### **总结流程图** CUDA不可用 → 检查硬件（是否有NVIDIA GPU？） → ...

def create_dataset(data, time_step=50): """创建时间序列数据集""" X, y = [], [] for i in range(len(data)-time_step): X.append(data[i:i+time_step]) y.append(data[i+time_step]) return np.array(X), np.array(y) # 生成源数据训练集 X_pretrain, y_pretrain = [], [] for s in source_series: scaled = scaler.transform(s.values.reshape(-1, 1)) X, y = create_dataset(scaled.flatten(), time_step) X_pretrain.append(X) y_pretrain.append(y) X_pretrain = np.concatenate(X_pretrain) y_pretrain = np.concatenate(y_pretrain) # 转换为PyTorch Tensor X_pretrain_tensor = torch.Tensor(X_pretrain) y_pretrain_tensor = torch.Tensor(y_pretrain) # -------------------- 模型定义 -------------------- class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size=50, hidden_size=50, output_size=1): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) return self.fc(out[:, -1, :]) model = LSTMModel() criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)报错： File "D:\Pycharm_program\CT\qianyi2.py", line 74, in forward return self.fc(out[:, -1, :]) IndexError: too many indices for tensor of dimension 2 根据代码，我的model输入x为什么是二维的

class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=50, output_size=1): # 修改input_size super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self...

E:\Users\HJun\anaconda3\envs\yolov9_env\python.exe E:\pythonProject\tt\ultralytics-main\tt.py E:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.3.1.1\plugins\python-ce\helpers\pycharm_display\datalore\display\supported_data_type.py:6: UserWarning: The NumPy module was reloaded (imported a second time). This can in some cases result in small but subtle issues and is discouraged. import numpy Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\tt\ultralytics-main\tt.py", line 2, in <module> device = torch.device('cpu') ^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'torch' has no attribute 'device'

### 解决 PyTorch AttributeError: module 'torch' has no ... device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') print(f"Using {device} as the computing device.")

H:\soft\conda3\envs\chat311\python.exe "D:/soft/PyCharm 2024.3.3/plugins/python-ce/helpers/pycharm/_jb_pytest_runner.py" --path H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏\t4.py Testing started at 19:31 ... Launching pytest with arguments H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏\t4.py --no-header --no-summary -q in H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏 ============================= test session starts ============================= collecting ... t4.py:None (t4.py) t4.py:34: in <module> teacher_model = torch.load('teacher_model_full.pth') H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1360: in load return _load( H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1848: in _load result = unpickler.load() H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1837: in find_class return super().find_class(mod_name, name) E AttributeError: Can't get attribute 'TeacherModel' on <module '__main__' from 'D:\\soft\\PyCharm 2024.3.3\\plugins\\python-ce\\helpers\\pycharm\\_jb_pytest_runner.py'> collected 0 items / 1 error !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 error during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ========================= 1 warning, 1 error in 2.09s ========================= Process finished with exit code 2

在使用 torch.load 加载模型时，出现 AttributeError: Can't get attribute 'TeacherModel' on <module '__main__'> 错误的原因通常是由于加载的模型类定义未被正确导入或识别。以下是解决该问题的具体方法： #...

H:\soft\conda3\envs\chat311\python.exe "D:/soft/PyCharm 2024.3.3/plugins/python-ce/helpers/pycharm/_jb_pytest_runner.py" --path H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏\t4.py Testing started at 19:44 ... Launching pytest with arguments H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏\t4.py --no-header --no-summary -q in H:\data\PycharmProjects\my_cmd\AI_test\蒸馏 ============================= test session starts ============================= collecting ... t4.py:None (t4.py) t4.py:80: in <module> teacher_model = torch.load('teacher_model_full.pth', map_location='cpu') H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1360: in load return _load( H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1848: in _load result = unpickler.load() H:\soft\conda3\envs\chat311\Lib\site-packages\torch\serialization.py:1837: in find_class return super().find_class(mod_name, name) E AttributeError: Can't get attribute 'TeacherModel' on <module '__main__' from 'D:\\soft\\PyCharm 2024.3.3\\plugins\\python-ce\\helpers\\pycharm\\_jb_pytest_runner.py'> collected 0 items / 1 error !!!!!!!!!!!!!!!!!!! Interrupted: 1 error during collection !!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ========================= 1 warning, 1 error in 2.05s ========================= Process finished with exit code 2

在使用 torch.load 加载模型时，如果遇到 AttributeError: Can't get attribute 'TeacherModel' on <module '__main__'> 错误，通常是因为保存模型时所使用的类定义无法被正确识别。以下是解决该问题的具体方法...

E:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2024.3.1.1\plugins\python-ce\helpers\pycharm_display\datalore\display\supported_data_type.py:6: UserWarning: The NumPy module was reloaded (imported a second time). This can in some cases result in small but subtle issues and is discouraged. import numpy Traceback (most recent call last): File "E:\pythonProject\tt\ultralytics-main\tt.py", line 3, in <module> print(torch.cuda.is_available()) # 查看CUDA是否可用 ^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'torch' has no attribute 'cuda'

调用 torch.cuda.is_available() 出现错误可能源于以下几个原因： 1. **CUDA 驱动程序缺失或不匹配**：确保安装的 CUDA 版本与 PyTorch 所支持的版本一致。 2. **GPU 不可用**：即使硬件具备 GPU 支持，也可能因...

F:\Machine Learning\Machine Learning_1\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\_subclasses\functional_tensor.py:275: UserWarning: Failed to initialize NumPy: No module named 'numpy' (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\pytorch\torch\csrc\utils\tensor_numpy.cpp:81.) cpu = _conversion_method_template(device=torch.device("cpu"))

好的，用户想在PyTorch环境中安装NumPy以避免出现"No module named numpy"的警告。首先，我需要确认用户的环境情况。PyTorch通常需要NumPy作为依赖项，但可能在某些情况下未正确安装。 用户可能已经安装了PyTorch，...

class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size=50, hidden_size=50, output_size=1): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) return self.fc(out[:, -1, :]) 报错：Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm_program\CT\qianyi2.py", line 85, in <module> outputs = model(X_pretrain_tensor) File "D:\anaconda\envs\nnunetv2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1532, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\nnunetv2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1541, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\Pycharm_program\CT\qianyi2.py", line 74, in forward return self.fc(out[:, -1, :]) IndexError: too many indices for tensor of dimension 2

嗯，用户遇到了在PyTorch中调用LSTM模型的forward函数时出现的索引错误，提示“too many indices for tensor dimension 2”。我需要帮他分析可能的原因和解决方法。 首先，回忆一下PyTorch中LSTM的输入输出结构。...

File "D:\pycharm\learn_torch\model_load.py", line 4, in <module> model=torch.load("D:\\pycharm\\learn_torch\\vgg16_false_method1.pth") ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\anaconda\envs\gpu-torch\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_only argument in torch.load from False to True. Re-running torch.load with weights_only set to False will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with weights_only=True please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL torchvision.models.vgg.VGG was not an allowed global by default. Please use torch.serialization.add_safe_globals([VGG]) or the torch.serialization.safe_globals([VGG]) context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

### 关于 torch.load 出现 UnpicklingError 的原因分析 当使用 torch.load 加载模型时，如果遇到 UnpicklingError 错误，通常是因为以下几个原因之一： 1. **文件损坏或不兼容**：保存的权重文件可能已经...

D:\pycharm\graduationprogramming\.venv\Scripts\python.exe D:\pycharm\graduationprogramming\code.py Traceback (most recent call last): File "D:\pycharm\graduationprogramming\code.py", line 2, in <module> import torch File "D:\pycharm\graduationprogramming\.venv\Lib\site-packages\torch\__init__.py", line 2108, in <module> from torch import _VF as _VF, functional as functional # usort: skip ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pycharm\graduationprogramming\.venv\Lib\site-packages\torch\functional.py", line 7, in <module> import torch.nn.functional as F File "D:\pycharm\graduationprogramming\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\__init__.py", line 8, in <module> from torch.nn.modules import * # usort: skip # noqa: F403 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pycharm\graduationprogramming\.venv\Lib\site-packages\torch\nn\modules\__init__.py", line 1, in <module> from .module import Module # usort: skip ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device) print(tensor_example) 上述代码会打印出当前使用的 PyTorch 版本号、...
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2025年Android-JVM面试专题：阿里100%会问到的JVM，20道灵魂质问面试题解析，让你吊打面试官.docx

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谭浩强C语言电子教案第三版权威教程下载

《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是一本面向C语言学习者的权威电子教材，由知名计算机教育家谭浩强教授编著。此书内容详实，结构清晰，深受广大师生和自学者的青睐。该教材不仅适合大学计算机相关专业的学生使用，也为编程初学者提供了很好的学习材料。以下是对该教材内容的知识点总结。 首先，C语言作为一门高级编程语言，其电子教案的设计和内容涵盖应包括以下几个基础知识点： 1. C语言概述：电子教案会介绍C语言的历史背景，其在程序设计语言中的地位，以及它在当今社会的应用范围。同时，讲解C语言的基本特点，如简洁、灵活、功能强大等。 2. 环境配置与开发工具：为了让学生能够顺利开始C语言编程，电子教案中会有专门的部分来指导学生如何搭建C语言的开发环境，包括编译器的安装，编辑器的使用等。常用编译器如GCC、Clang等，以及集成开发环境（IDE）如Code::Blocks、Visual Studio Code等会作为内容介绍。 3. 基本语法：这是学习C语言的核心部分，包括数据类型（基本类型、构造类型、指针类型、空类型）、变量和常量、运算符和表达式、控制语句（分支结构和循环结构）等内容，这些都是编程的基础元素。 4. 函数：函数是C语言中实现程序模块化的主要工具。教案中会详细讲解如何定义和声明函数、函数的参数传递、函数的返回值以及递归函数等。 5. 指针：指针是C语言中的高级特性，也是其难点之一。电子教案将介绍指针的概念、指针与数组的关系、指针与函数的关系，以及指针的高级用法，例如指向指针的指针和指针数组等。 6. 结构体与联合体：在C语言中，结构体和联合体允许我们定义可以包含不同类型数据的复合数据类型。电子教案中将引导学生学习结构体的定义、使用以及与函数的关系，联合体的概念和特点。 7. 文件操作：电子教案会讲解C语言中文件操作的基础知识，包括文件的打开、关闭、读写以及随机访问等操作，这些都是程序与外部数据进行交互的基本方法。 8. 预处理和动态内存分配：预处理命令是C语言编译前的处理步骤，包括宏定义、文件包含、条件编译等。动态内存分配涉及到的内存管理函数如malloc、calloc、realloc和free等也会被详细介绍。 9. 错误处理：良好的错误处理机制是编写健壮程序的关键。因此，电子教案将教会学生如何使用C语言中的错误检测与处理机制，包括标准错误函数如perror、strerror等。 10. 高级编程技巧：随着学习的深入，电子教案还会涉及一些高级编程技巧，包括位操作、数据结构在C语言中的实现等。 由于《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是作为教材使用的，因此除了知识点的介绍之外，电子教案通常还包括习题、案例、实验指导等内容，旨在帮助学生加深理解，提高编程能力。习题部分可能包含选择题、填空题、编程题等多种形式，覆盖了各个章节的知识点，有助于学生巩固所学内容。案例分析则能帮助学生理解如何将理论应用到实际问题的解决中。实验指导则提供了实验环境的搭建方法和实验步骤，让学生通过实践来提升编程技能。 综合来看，《C语言电子教案第三版（谭浩强）》是一份内容全面、结构清晰、实用性高的教学材料，适合用于C语言的课堂教学和自学，能够帮助学生系统地掌握C语言的核心概念和编程技能。
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【性能测试基准】：为RK3588选择合适的NVMe性能测试工具指南

# 1. NVMe性能测试基础 ## 1.1 NVMe协议简介 NVMe，全称为Non-Volatile Memory Express，是专为固态驱动器设计的逻辑设备接口规范。与传统的SATA接口相比，NVMe通过使用PCI Express（PCIe）总线，大大提高了存储设备的数据吞吐量和IOPS（每秒输入输出操作次数），特别适合于高速的固态存储设备。
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centos 修改密码失败ERROR 1820 (HY000): You must reset your password using ALTER USER statement before executing this statement.

<think>我们被要求解决MySQL在CentOS系统中出现的ERROR1820(HY000)问题，即需要重置密码才能执行其他语句。根据引用内容，这个问题通常发生在安装MySQL后第一次登录时，系统要求用户必须修改初始密码。我们参考了多个引用，其中引用[4]提供了详细的解决步骤（包括修改密码策略），引用[5]则提供了另一种重置密码并授权的方法。解决步骤：1.使用初始密码登录MySQL（初始密码通常可以在/var/log/mysqld.log中找到）。2.登录后，执行任何命令都会报错ERROR1820，此时必须重置密码。3.重置密码时可能会遇到密码策略问题（如密码太简单），这时需要调整密码策略
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50万吨原油常压塔设计与改造分析

根据给定文件信息，以下是对标题“年处理量为50万吨的常压塔的设计图”和描述中包含知识点的详细说明： 1. 常压塔的功能与设计： 常压塔是石油炼制过程中用来分离原油为不同组分的设备，如汽油、煤油、柴油等。设计常压塔时需要考虑其处理能力，即每天可以加工多少原油。本设计案例针对年处理量为50万吨的常压塔，这是一个相对较大的处理规模，意味着设计要满足高标准的工艺需求和技术参数。 2. 工艺计算与物料衡算： 工艺计算涉及塔内流体流动的动态特性，包括温度、压力、流量等参数的计算。物料衡算是基于物质守恒定律，确定在给定条件下塔内各组分的流率和组成。这些计算对塔的性能和效率至关重要。 3. 操作弹性： 操作弹性指的是设备在保证产品质量的前提下所能适应的运行条件变化范围，包括进料量、压力和温度的波动。一个高操作弹性的常压塔能够在更宽的操作范围内维持稳定运行，这对于保证生产的连续性和可靠性是非常重要的。 4. 强度及稳定校核： 设备的机械强度是指在正常运行和极端条件下的结构强度，而稳定校核则关注设备在各种负载下的稳定性，包括抗风、抗震等。设计常压塔时，这两个方面都是必须严格检验的，确保在高压和高温等苛刻条件下不会发生结构损坏或安全事故。 5. 板式塔的结构与特点： 板式塔是一种常见的塔设备，塔盘（板）上设有一定数量的开口，以便液体流动和蒸汽交换。塔盘的类型对塔的分离效率和处理能力有很大影响。本设计采用了浮阀塔盘和固舌塔盘兼用的形式，这意味着结合了两种塔盘的特点，能够实现更高效的分离和更大的处理能力。 6. 局部改造： 在塔的局部改造方面，本设计特别提到了塔顶的防腐和提高塔盘操作稳定性。塔顶防腐是因为长期暴露在外部环境中，塔顶部分更易受到腐蚀；而提高塔盘操作稳定性则能确保在各种运行条件下塔盘的高效稳定运行。 7. 常压塔与大庆2#原油： 大庆油田是中国著名的油田之一，大庆2#原油是该油田的一种原油品种。针对特定类型的原油进行塔设计时，需要考虑到原油的物理和化学特性，比如沸点分布、热稳定性等，这些特性将直接影响到塔设计的关键参数。 8. 毕业设计图的重要性： 毕业设计图作为本案例中提及的文件，通常反映了学生在大学期间所学知识的综合应用，包括工程制图、设计原理和工程实践等方面。图纸中会详细展示塔的结构尺寸、塔板布局、相关设备接口位置等重要信息，对于理解整个常压塔的设计至关重要。 以上内容详细解析了常压塔的设计要点，涉及到的工艺、材料、结构设计以及特定应用场景等方面的知识点。在实际工程实践中，这些知识点是保证常压塔安全、稳定、高效运行的基础。
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【固态硬盘寿命延长】：RK3588平台NVMe维护技巧大公开

# 1. 固态硬盘寿命延长的基础知识 ## 1.1 固态硬盘的基本概念 固态硬盘（SSD）是现代计算设备中不可或缺的存储设备之一。与传统的机械硬盘（HDD）相比，SSD拥有更快的读写速度、更小的体积和更低的功耗。但是，SSD也有其生命周期限制，主要受限于NAND闪存的写入次数。 ## 1.2 SSD的写入次数和寿命 每块SSD中的NAND闪存单元都有有限的写入次数。这意味着，随着时间的推移，SSD的
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M10050-KB

<think>我们正在处理一个用户查询，用户要求查找与"M10050-KB"相关的技术信息或错误代码。根据引用内容，用户可能遇到了类似Windows更新错误或Java错误的问题，但具体到"M10050-KB"这个代码，我们需要分析。首先，注意引用[1]中提到了Windows更新错误代码0x800f0984，引用[2]则讨论Java错误和Redis连接问题。然而，用户提到的"M10050-KB"看起来像是一个特定的错误代码或知识库（KB）文章编号。在微软系统中，KB文章通常以"KB"后跟数字编号，例如"KB5031455"。而错误代码则通常是十六进制格式（如0x800f0984）或特定的字符串。
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用友860数据字典详细解读与应用指南

标题中提到的“用友860数据字典”指的是针对用友U860版本企业管理软件中的数据字典。数据字典是数据库中所有数据元素的定义集合，它描述了数据库中数据的结构和含义，是理解和管理数据库的必要工具。 描述部分强调了这个数据字典的实用价值，希望用户能够充分使用。在软件应用中，数据字典对于软件开发人员、数据库管理员以及最终用户都是极其重要的参考文档。它能够帮助相关人员理解数据的存储方式、数据之间的关系以及数据的业务逻辑。 标签“用友,字典”说明了这份数据字典是针对用友软件的，用友是中国知名的财务和企业管理软件供应商，其产品广泛应用于各行各业。而“字典”则是对这份文件功能的直接描述，它是一份包含数据项定义和解释的工具书。 文件名称列表中的“U860dic.chm”是数据字典文件的具体名称。文件扩展名“.chm”表示该文件是一个编译的HTML帮助文件，通常在Windows操作系统中可以通过帮助查看器打开。CHM文件格式是微软推出的一种电子文档格式，它能够将许多HTML页面编译成一个可独立执行的文件，用户可以通过目录、索引或搜索功能快速定位信息。 从这些信息中我们可以提取以下知识点： 1. 数据字典的概念：数据字典是企业数据库中各类数据定义的集合，它详细说明了数据的类型、结构和业务含义等，便于开发、维护和使用数据库。 2. 数据字典的必要性：通过数据字典，开发者可以更准确地进行软件设计和开发，数据库管理员能够更好地进行数据维护，最终用户能够理解数据的含义和用途。 3. 用友U860企业管理软件：用友U860是中国用友网络科技股份有限公司推出的财务管理软件，专为中小企业量身打造，广泛应用于财务管理、供应链管理、生产管理等领域。 4. CHM文件格式特性：CHM文件是微软推出的帮助文件格式，它将多个HTML文档集成为一个文件，方便用户查看、搜索和索引信息。 5. 数据字典的使用方法：用户可以通过打开CHM文件，在目录、索引或搜索功能中查找所需数据的定义和解释，快速获取所需信息。 6. 数据字典在企业管理中的作用：数据字典有助于企业规范数据管理流程，保证数据的一致性和准确性，是企业信息化建设不可或缺的一部分。 在使用用友U860数据字典时，用户应注意以下几点： - 需要借助Windows操作系统的帮助查看器或其他兼容的阅读软件来打开CHM文件。 - 掌握基本的数据字典阅读技巧，如使用文件内部的搜索功能，通过关键词查找所需数据定义。 - 理解企业业务流程和数据之间的关系，能够将数据字典中定义的概念和业务逻辑相结合，更好地服务于企业管理。 通过以上知识点的掌握，用户可以有效地利用用友860数据字典来加强企业管理软件的应用效果，提升工作效率。对于企业而言，正确地理解和使用数据字典，将有助于构建更加高效和标准化的信息管理体系。
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# 1. RK3588处理器与NVMe固态硬盘的概述 ## 1.1 RK3588处理器简介 RK3588是Rockchip推出的一款高端处理器，具备强大的性能和多样的功能，集成了八核CPU和六核GPU，以及专用的AI处理单元，主要用于高端移动设备、边缘计算和