解决方案：炼丹师养成计划 Pytorch+DeepLearning遇见的各种报错与踩坑避坑记录（一）
文章目錄
- 問題1： load() missing 1 required positional argument: 'Loader'
- 問題2：ModuleNotFoundError: No module named 'dateutil'
- 問題3：RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA for argument #4 'mat1'
- 問題4：ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
- 問題5：Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
問題1： load() missing 1 required positional argument: ‘Loader’
問題原因：該報(bào)錯(cuò)原因提示為load函數(shù)缺少必填的Loader參數(shù)
解決方案1：使用safe_load()函數(shù)代替 load()
import yamlwith open(filename, 'r') as f:yaml_cfg = edict(yaml.safe_load(f))解決方案2：添加參數(shù) Loader=yaml.FullLoader
import yamlwith open(filename, 'r') as f:yaml_cfg = edict(yaml.load(f，Loader=yaml.FullLoader))解決方案3：降級(jí)pyyaml 版本（親測(cè)有效）
pip install pyyaml==5.4.1
問題2：ModuleNotFoundError: No module named ‘dateutil’
問題原因：pip install dateutil失敗，因?yàn)樵撃K非?？?/strong>，他叫 python-dateutil
解決方案： pip3 install python-dateuti
問題3：RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA for argument #4 ‘mat1’
問題原因：期望的對(duì)象是在后端CPU，但參數(shù)在后端CUDA上面，直白來說，就是模型沒有放到cuda上面，但是模型需要的參數(shù)或者模型的部分模塊被放到了cuda上面。
解決方案：將模型也放到cuda上
# 進(jìn)行可用設(shè)備檢測(cè), 有GPU的話將優(yōu)先使用GPUdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model = model.to(device) 或 model = model.cuda(device)問題4：ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 2)
問題原因：期望有三個(gè)返回值，但其實(shí)函數(shù)只有兩個(gè)返回值
解決方案：定位到錯(cuò)誤，檢查函數(shù)和接收函數(shù)返回值的參數(shù)個(gè)數(shù)
問題5：Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same
問題原因：輸入的數(shù)據(jù)類型為torch.cuda.FloatTensor，說明輸入數(shù)據(jù)在GPU中
模型參數(shù)的數(shù)據(jù)類型為torch.FloatTensor，說明模型還在CPU
解決方案：將對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)放入cuda
如：
出錯(cuò)，說明img[i]在gpu上面，而我們的proj還在cpu上，所以要把proj放到cuda上面去：
proj = nn.Conv2d(3, 3, 3, 4, 0) proj = proj.cuda() imgs[i] = proj(imgs[i])總結(jié)
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