解决bug FutureWarning:

最新推荐文章于 2025-03-19 16:08:46 发布
最新推荐文章于 2025-03-19 16:08:46 发布
阅读量4.6k 收藏 1
点赞数
分类专栏： 自然语言处理 文章标签： Pycharm
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wlqkycg/article/details/82385901
版权

成功解决bug
FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from float to np.floating is depr

包内出错，是h5py包
解决办法
对h5py进行更新升级
pip install h5py==2.8.0rc1

make: Warning: File `Configure‘ has modification time 7262070 s in the future解决方案
weixin_43178406的博客
12-30 3万+
本文主要介绍了make: Warning: File `Configure’ has modification time 7262070 s in the future解决方案，希望能对使用Linux的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
WARNING: An illegal reflective access operation has occurred
weixin_45337120的博客
05-27 2399
警告信息AN ILLEGAL REFLECTIVE ACCESS OPERATION HAS OCCURRED 在学习XML解析的过程中，运行测试程序出现了如下面图片所示的警告，虽然知道这是警告信息，并不影响程序的运行，但是我这强迫症患者就是想不让它报红而已，进过一番搜集资料，发现这是JDK版本太高导致出现的警告，我的JDK版本是1.9，试了几种方法之后，最后通过修改 JVM options参数成功解决，屏蔽掉了警告信息，妈妈再也不用担心我报红啦！ 警告信息如下： WARNING: An illegal r
AttributeError: module ‘numpy‘ has no attribute ‘object‘
生活如此美好，致敬每一个热爱“热爱”的人！
10-11 6947
result = {**result, **{train_no: np.zeros(tuple_, dtype=np.object)}} # 使用train_no作为键，创建一个形状为tuple_的全零数组作为值。result = {**result, **{train_no: np.zeros(tuple_, dtype=np.object)}} # 使用train_no作为键，创建一个形状为tuple_的全零数组作为值。解决办法：(降低numpy的版本)
python遇到UserWarning和FutureWarning
chen的博客
11-17 3664
这种警告通常用于告知用户一些譬如可能的潜在问题、建议更好的做法或者一些不太严重但需要注意的情况。这类警告不会阻止代码的执行，但是建议开发者注意并可能采取行动来解决或改进相关问题。：这种警告通常表明当前使用的某些功能、方法或模块在未来版本中可能会被废弃或改变。它们旨在提醒开发者，以便他们在更新到将来版本时做好相应的调整。这些警告是 Python 中的一种提示机制，提醒开发者可能存在的问题或即将发生的变化，从而帮助他们编写更稳健、可维护的代码。是 Python 中的警告类型，用于指示可能的问题或将来的改变。
报错FutureWarning: Importing from timm.models.registry is deprecated, please import via timm.models
MercuryNep的博客
03-19 657
【代码】报错FutureWarning: Importing from timm.models.registry is deprecated, please import via timm.models。
pandas基础教程
陨星落云的博客
05-28 3106
文章目录pandas简介pandas数据结构介绍SeriesSeries类型的创建**1.通过一维数组创建Series**2.通过字典的方式创建Series3.标量值，index表达Series类型的尺寸Series切片和索引Series应用NumPy数组运算Series类型的操作类似Python字典类型Series缺失值检测Series自动对齐Series及其索引的name属性DataFrame...
PaddlePaddle在调用PaddlePaddle提供的词向量数据集接口用于训练时出现数据长度错误
PaddlePaddle
02-26 572
关键字：PTB数据集，数据维度 问题描述：使用PaddlePaddle提供的词向量PTB数据集接口paddle.dataset.imikolov.train创建训练数据，然后使用这个数据进行训练时，出现错误，错误提示数据的长度不正确。 报错信息： <ipython-input-6-daf8837e1db3> in train(use_cuda, train_progra...
python中FutureWarning问题解决方法
热门推荐
robert_hou的博客
05-08 3万+
np.array([0,1,2]) == None出现： FutureWarning: comparison to `None` will result in an elementwise object comparison in the future 解决方法：将 == 改为 is  Also, have you tried is None instead of == None?
sklearn调包解决FutureWarning：1978行报错
weixin_44387515的博客
07-10 2195
Python 解决FutureWarning: warnings.warn(CV_WARNING, FutureWarning)的方法 C:\python3.7.3\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py:1978: FutureWarning: The default value of cv will change from 3 to 5 in version 0.22. Specify it explicitly to silence th
解决Python中FutureWarning: `np.complex128 == np.dtype(complex).type`.问题
zouqican的博客
07-23 3898
今天使用python进行数据科学可视化，运行文件时出现： Warning (from warnings module):   File "C:\Users\zouqican\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tvtk\array_handler.py", line 268     assert not numpy.i...
BUG合集
qq_31895943的博客
05-09 442
Python File “/home/XXX/Code/…”, line 50, in init self.input_shape = input_shape File “/home/XXX/.local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/python/keras/engine/base_layer.py”, line 1639, in setattr...
MySQL创建Function时报的1418错误代号解决办法
yefan813的专栏
07-23 551
转自http://www.linuxidc.com/Linux/2010-10/29338.htm
FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation is deprecated and will be removed
07-15 2388
在学习Pandas过程中，碰到了下面的一个警告虽然说不是什么错误，但是看到这种警告就是让人不舒心。 这是我写的代码 #打印出每个大陆对spirit饮品消耗的平均值，最大值和最小值 spirit = drinks.groupby('continent')['spirit_servings'].agg({"spirit_avg":'mean','spirit_max':'max','spirit_min':'min'}) 然后运行的时候出现下面警告 错误大致的意思是：未来警告：使用序列上的dict
Pycharm单步调试出现警告
congcong0509的博客
04-27 3086
然后执行下面的指令，我是在Annconda中的虚拟环境中创建的python解释器，所以要先进入对应的虚拟环境中，然后再执行下面的指令。大意是：迭代项已弃用，并将在将来的版本中删除。请改用 .items。首先卸载掉matplotlib和seaborn(如果有的话)废话不多说，直接上解决方案。
【数据分析】Python Pandas 透视表使用方式 和 常见问题
LelerTop的博客
03-05 653
Python Pandas 透视表使用方式 和 常见问题
2.5和2.6(从后往前)
Mainstay___的博客
09-06 829
runfile('C:/Users/86150/Desktop/python work new/第2章/untitled1.py', wdir='C:/Users/86150/Desktop/python work new/第2章')runfile('C:/Users/86150/Desktop/python work new/第2章/untitled4.py', wdir='C:/Users/86150/Desktop/python work new/第2章')
transformers/src/transformers/deepspeed.py [transformer源码解析]
强化学习曾小健
07-10 961
用于告诉静态代码分析工具（如flake8）DeepSpeed是否可用的函数。载DeepSpeed检查点的函数。DeepSpeed集成的配置类。明接下来的导入是为了向后兼容。DeepSpeed的配置类。函数向用户发出警告，告知。，表示未来会发生的事情。子模块中导入多个对象。，确保所有对象都能在。
FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation is deprecated and will be removed in a futur
weixin_44387515的博客
03-29 1951
FutureWarning: using a dict on a Series for aggregation is deprecated and will be removed in a future version. Use named aggregation instead. Python中出现了以上的错误代码提示，如图： 《Python数据分析与挖掘实战》第3章数据探索，第47页的源代码： aggResult = data.groupby(by=['sale分层']
成功解决FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `ar
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
03-04 1万+
成功解决FutureWarning: Using a non-tuple sequence for multidimensional indexing is deprecated; use `ar 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 stats.py:1633: FutureWarning: Using a non-tuple seq...
C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\thinc\shims\pytorch.py:261: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. model.load_state_dict(torch.load(filelike, map_location=device)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86159\Desktop\Learn_pytorch\train.py", line 41, in <module> train() File "C:\Users\86159\Desktop\Learn_pytorch\train.py", line 24, in train for batch in train_loader: File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 701, in __next__ data = self._next_data() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 757, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 52, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\_uti
最新发布
03-26
<think>嗯，用户的问题是关于如何处理PyTorch中的FutureWarning以及训练时数据加载导致的崩溃。首先，我需要理清这两个问题的具体原因和解决方法。 关于FutureWarning，可能和torch.load函数有关。记得PyTorch在版本更新时可能会有API的变化，比如参数名称的改变或者某些功能的弃用。比如，用户可能在加载模型时使用了旧的参数，比如map_location参数的位置可能不对，或者需要指定其他参数。这时候应该检查警告信息中的具体内容，看看是哪个部分触发了警告。通常，FutureWarning提示未来的版本中某个用法会被弃用，建议现在进行修改。例如，如果警告提到map_location应该通过torch.device来指定，而不是字符串，那么用户需要将原来的参数调整成使用device对象的形式。另外，可能还需要检查模型加载时的存储路径是否正确，是否有权限问题，或者文件是否损坏，但这些可能更多是导致错误而非警告。 然后是训练过程中train_loader导致的崩溃。这可能有多种原因。首先，用户的数据加载部分是否正确？比如，DataLoader的参数设置是否有误，比如batch_size是否合理，num_workers是否过多导致内存问题。另外，数据预处理部分是否有问题，比如转换后的张量形状是否正确，是否包含无法处理的数据类型。例如，如果数据中包含None或者非数值数据，可能会导致在转换为张量时出错。此外，在多进程数据加载时（num_workers > 0），如果主进程和子进程之间有资源冲突，或者某些库不支持多进程（比如在Windows上使用spawn方法时），也可能导致死锁或崩溃。这时候可以尝试将num_workers设为0，排除多进程的问题。 另外，用户提到的DALIGenericIterator可能与NVIDIA DALI库相关，可能在数据迭代后没有正确调用reset方法，导致下一轮训练时数据无法重新加载，从而引发错误。例如，代码中的loader.reset()是否在每次epoch开始时被正确调用？或者是否在循环结束后没有正确处理数据加载器的状态？ 再来看用户提供的引用内容，引用[1]中提到了DALIGenericIterator的使用，循环结束后调用loader.reset()，这可能是必要的步骤。而引用[2]和[3]则涉及PyTorch的标准DataLoader的使用，可能用户的问题出现在自定义的数据管道或者DALI集成时。例如，如果在使用DALI的数据加载器时，没有正确处理数据的结束条件，或者在多epoch训练中没有正确重置迭代器，可能导致崩溃。需要检查代码中是否正确处理了数据加载器的生命周期，特别是在每个epoch结束后是否调用了reset()。 可能的解决步骤包括： 1. 处理FutureWarning：根据警告信息调整torch.load的参数，比如使用map_location=torch.device('cuda')而不是字符串'cuda:0'，或者指定新的参数如weights_name、weights_only等，如果适用的话。 2. 检查数据加载部分：确保DataLoader或DALI的迭代器正确配置，比如batch_size是否合适，数据集是否正确初始化，数据转换是否没有错误。 3. 检查多进程设置：如果使用num_workers>0，尝试减少或设为0，看是否问题消失，以确定是否是子进程的问题。 4. 确保正确重置迭代器：在使用自定义迭代器如DALIGenericIterator时，每个epoch后调用reset()方法，如引用[1]中的示例所示。 5. 数据验证：检查数据集中是否存在损坏的文件或无法处理的样本，确保所有数据在加载时都能正确转换为张量。 6. 更新PyTorch和相关库：确保使用的库版本兼容，已安装最新补丁，可能修复了已知的bug。 另外，用户可能需要检查错误信息的完整堆栈跟踪，以确定崩溃发生的具体位置。例如，在数据加载过程中，是否在某个特定的批次或数据样本上出错，或者是否在将数据转移到GPU时发生内存不足等问题。例如，数据加载后的张量形状是否与模型输入匹配，标签是否被正确转换为cuda张量，如引用[1]中的y = data[0]["labels"].cuda()是否正确处理。 总结来说，处理这两个问题需要分步骤排查，先解决警告问题以避免未来版本的不兼容，然后检查数据加载的每个环节，确保配置正确、数据无误，并正确处理迭代器的状态。</think>### 处理 PyTorch 中 `torch.load` 的 FutureWarning 及 `train_loader` 崩溃问题 #### 一、解决 `torch.load` 的 FutureWarning **问题原因**： 该警告通常由 PyTorch 版本升级导致接口参数变更引起。例如，旧版本中 `map_location` 参数可能接受字符串格式（如 `'cuda:0'`），而新版本推荐使用 `torch.device` 对象[^3]。 **解决方法**： 1. **明确指定设备对象**： 将 `map_location` 参数替换为 `torch.device` 类型： ```python model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda')) ``` 2. **检查参数兼容性**： 若涉及模型权重加载，添加 `weights_only=True` 参数（适用于 PyTorch 1.10+）： ```python model = torch.load('model.pth', weights_only=True) ``` 3. **更新 PyTorch 版本**： 使用 `pip install --upgrade torch` 确保版本兼容性。 --- #### 二、修复 `train_loader` 数据加载崩溃 **可能原因及解决方案**： 1. **多进程数据加载问题** - **现象**：`num_workers > 0` 时程序卡死或崩溃。 - **解决**： - 将 `num_workers` 设为 `0`（牺牲性能换稳定性）： ```python train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, num_workers=0) ``` - 检查代码是否包含非线程安全操作（如全局变量操作）。 2. **数据集未正确重置** - **现象**：使用 `DALIGenericIterator` 时未调用 `reset()` 导致下一轮训练崩溃[^1]。 - **解决**： 在每个 epoch 结束后手动重置数据加载器： ```python for epoch in range(epochs): for data in train_loader: # 训练代码 train_loader.reset() # 重置迭代器状态 ``` 3. **数据格式不匹配** - **现象**：张量形状或数据类型与模型输入不兼容。 - **解决**： 添加数据验证步骤： ```python for x, y in train_loader: assert x.dtype == torch.float32, "输入数据类型错误" assert y.shape == (batch_size,), "标签形状错误" ``` 4. **显存不足导致崩溃** - **现象**：`CUDA out of memory` 错误。 - **解决**： - 减少 `batch_size`。 - 使用 `torch.cuda.empty_cache()` 手动释放显存。 --- #### 三、完整代码示例 ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader # 修复 torch.load 警告 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = torch.load('model.pth', map_location=device, weights_only=True) # 安全配置 DataLoader dataset = MNIST('./data', transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0) for epoch in range(epochs): for x, y in train_loader: x, y = x.to(device), y.to(device) # 训练代码 # 若使用 DALIGenericIterator，需在此处调用 reset() ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

奇文王语

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值