pytorch userwarning记录

最新推荐文章于 2024-08-28 23:06:36 发布

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本文解决了PyTorch中masked_fill_函数使用uint8类型mask的警告问题，建议改为bool类型，避免未来版本的兼容性问题。

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userwarning描述：/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/LegacyDefinitions.cpp:14: UserWarning: masked_fill_ received a mask with dtype torch.uint8, this behavior is now deprecated,please use a mask with dtype torch.bool instead.

解决方法：

将

masked_fill_(data)

改成

masked_fill_(data.bool())

即可

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BERT-NER-Pytorch运行记录

lyy_fighting的博客

07-27

1258

just运行仓库代码

重装pytorch记录

m0_61175448的博客

11-15

959

之前在安装了python的情况下安装了anaconda，又装了pytorch，但是在pycharm上使用torchvision时总会出现warning，于是对自己的安装过程起疑，但是又想不起来具体细节，想起曾看到过说装anaconda之前最好不要装python，死马当活马医，先卸了python，再重新建个虚拟环境安一遍（似乎卸载anaconda挺麻烦，所以先试试看，还是不行再说）

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Python-pytorch虚拟环境在Jupyter上import torch出现 UserWarning: mkl-service package failed to import

qq_48903083的博客

03-01

632

pytorch虚拟环境解决UserWarning: mkl-service package failed to import的问题

/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/LegacyDefinitions.cpp:14: UserWarning: masked_fill_ received a ma

yscoder的博客

10-23

5235

出现如下异常: /pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/LegacyDefinitions.cpp:14: UserWarning: masked_fill_ received a mask with dtype torch.uint8, this behavior is now deprecated,please use a mask with dtype t...

Warning: masked_scatter_ received a mask with dtype torch.uint8, this behavior is now deprecated,ple

weixin_44371912的博客

11-13

6277

训练时报警告如下，影响查看训练信息了： Warning: masked_scatter_ received a mask with dtype torch.uint8, this behavior is now deprecated,please use a mask with dtype torch.bool instead. (function masked_scatter__cuda) 找到需要变换类型的训练集变量。这里要求训练集mask是bool类型而不是unit8，在返回训练集的时候加上 .boo

UserWarning: reduction: ‘mean‘ divides the total loss by both the batch size and the support size.

A_John 的博客

04-22

6297

1、错误提示损失函数计算损失时，出现 ``UserWarning`` ： `` UserWarning: reduction: 'mean' divides the total loss by both the batch size and the support size.'batchmean' divides only by the batch size, and aligns with the KL div math definition. 2、错误原因出现这个错误一般选择的损失函数为：

UserWarning: There are no operators in the program to be executed. If you pass Program manually, ple

Baozi_Jay的博客

12-02

739

一、分析问题问题： UserWarning: There are no operators in the program to be executed. If you pass Program manually, please use fluid.program_guard to ensure the current Program is being used. warnings.warn(error_info) 翻译：用户警告：程序中没有要执行的运算符。如果您手动通过程序，请使用fluid.Prog

动手学深度学习（pytorch）学习记录19-参数管理[学习记录]

weixin_50995339的博客

08-28

2361

访问参数，用于调试、诊断和可视化；参数初始化；在不同模型组件间共享参数；延后初始化。

【复现笔记】PoseCNN-PyTorch：demo运行日志记录

weixin_54470372的博客

11-09

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【复现笔记】PoseCNN-PyTorch：demo运行日志记录

pytorch 多GPU 问题记录

qq_17732497的博客

06-09

6524

使用NAS，网络太大，一块放不下，所以尝试用ddp玩一个多gpu训练。 (py36torch15) xx@cluster:~/wang/FasterCrowdCountingNAS/FBNetBranch$ python main.py /home//anaconda3/envs/py36torch15/lib/python3.6/site-packages/pytorch_lightning/utilities/distributed.py:23: UserWarning: You requested

1238: UserWarning: findfont: Font family [‘sans-serif’] not found. Falling back to DejaVu Sans.

12-20

/home/ubuntu/.virtualenvs/da/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/font_manager.py:1238: UserWarning: findfont: Font family [‘sans-serif’] not found. Falling back to DejaVu Sans. (prop.get_family(), self.defaultFamily[fontext])) 原创文章 90获赞 117访问量 19万+

pytorch masked_fill报错的解决

01-20

如下所示： import torch.nn.functional as F import numpy as np a = torch.Tensor([1,2,3,4]) a = a.masked_fill(mask = torch.ByteTensor([1,1,0,0]), value=-np.inf) print(a) b = F.softmax(a) print(b) tensor([-inf, -inf, 3., 4.]) d:/pycharmdaima/star-transformer/ceshi.py:8: UserWarning: Implicit dimension c

报错：UserWarning: find_elements_by_class_name is deprecated. Please use find_elements(by=By.CLASS...

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04-11

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爬虫遇到的小错误，UserWarning: find_elements_by_class_name is deprecated. Please use find_elements(by=By.CLASS_NAME, value=name) instead warnings.warn("find_elements_by_class_name is deprecated. Please use find_elements(by=By.CLASS_NAME, value=name) instead")

Flask异常——UserWarning: Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. Defaulting SQLALC

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08-25

7676

在使用flask框架连接数据库时，可能会遇到如下异常： /home/python/.virtualenvs/toutiao/lib/python3.6/site-packages/flask_sqlalchemy/init.py:774: UserWarning: Neither SQLALCHEMY_DATABASE_URI nor SQLALCHEMY_BINDS is set. Defaul...

UserWarning: Some inputs do not have OOB scores. This probably means too few trees were used to ****

maple05的博客

08-27

4193

问题描述：在利用网格搜索对随机森林进行参数调优时，出现错误： UserWarning: Some inputs do not have OOB scores. This probably means too few trees were used to compute any reliable oob estimates. warn("Some inputs do not have OOB scores. " 随机森林函数定义如下： RF = RandomForestClassifier(n_.

用清华源安装pytorch出现的问题，以及解决方法

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11-19

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1.conda 创建虚拟环境，一直报错：配置了清华源解决问题。（好像网上有的说，配置的时候最好用http，而不是https，可以试一下）如果觉得清华源有问题，可以去掉清华源，去掉清华源语句 conda config --remove channels 清华源链接 2.安装pytorch环境，报错： Solving environment: - Warning: >10 possible package resolutions (only showing differing packa.

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07-14

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python遇到UserWarning和FutureWarning

chen的博客

11-17

4060

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。

cuda118与pytorch1.8兼容吗

最新发布

05-05

<think>嗯，用户现在想查询CUDA 11.8和PyTorch 1.8的兼容性。首先，我需要回忆一下PyTorch各个版本所支持的CUDA版本。根据之前的引用内容，用户提到过CUDA 11.0对应PyTorch 1.7.1，而CUDA 11.3对应PyTorch 1.10。那PyTorch 1.8可能支持的CUDA版本是什么呢？ PyTorch的官方文档通常会列出每个版本支持的CUDA版本。比如，PyTorch 1.8可能支持到CUDA 11.1或11.2，但用户现在问的是CUDA 11.8，这明显是比较新的版本。CUDA 11.8是在2022年底发布的，而PyTorch 1.8的发布时间可能在2021年左右，所以两者时间上可能不匹配。另外，用户之前的引用中提到过，安装CUDA版本需要和PyTorch版本对应。比如，用户之前安装CUDA 11.3时选择了PyTorch 1.10，但后来出现问题是因为CUDA版本和显卡不兼容。所以，CUDA版本不仅需要和PyTorch匹配，还要和显卡的架构兼容。比如RTX 3080需要sm_86，而PyTorch旧版本可能不支持。现在用户的问题是CUDA 11.8和PyTorch 1.8是否兼容。根据时间线，PyTorch 1.8应该是在CUDA 11.8之前发布的，所以官方可能不会提供预编译的支持CUDA 11.8的PyTorch 1.8版本。这时候可能需要用户自己从源码编译，但这比较复杂，用户可能更倾向于使用预编译的版本。另外，用户可能需要知道，如果强行使用CUDA 11.8和PyTorch 1.8，可能会遇到兼容性问题，比如出现像之前提到的sm_86不支持的警告。所以需要检查PyTorch 1.8支持的CUDA版本，以及是否支持用户显卡的计算能力。根据引用[5]，用户提到过CUDA版本需要和显卡匹配，比如3070需要更高的CUDA版本，而PyTorch版本也要对应。所以如果用户现在使用CUDA 11.8，可能需要更高版本的PyTorch，比如1.12或更高，才能原生支持。总结下来，PyTorch 1.8可能不支持CUDA 11.8，用户需要升级PyTorch版本或者降级CUDA版本。或者，如果用户必须使用PyTorch 1.8，可能需要寻找是否有社区编译的版本支持CUDA 11.8，但可能性较低，风险较高。此外，用户可能需要查看PyTorch官方安装命令的历史记录，确认1.8版本对应的CUDA版本。例如，PyTorch 1.8.0可能支持CUDA 10.2、11.1等，但不包括11.8。所以建议用户要么升级PyTorch，要么使用与PyTorch 1.8兼容的CUDA版本，如11.1，并确保驱动版本符合要求。最后，用户可能需要检查他们的NVIDIA驱动是否支持CUDA 11.8，根据引用[4]中的表格，CUDA 11.3需要驱动版本>=465.19.01，而CUDA 11.8可能需要更高的驱动版本，比如>=520。如果驱动不符合，即使安装了CUDA 11.8也无法正常使用。</think>### CUDA 11.8 与 PyTorch 1.8 兼容性分析 #### 1. **官方支持范围** 根据 PyTorch 官方历史发布记录，**PyTorch 1.8 原生仅支持到 CUDA 11.1**，而 **CUDA 11.8 发布于 2022 年 11 月**，远晚于 PyTorch 1.8 的发布时间（2021 年 3 月）。因此，**两者无官方直接兼容性**。以下是关键验证点： - PyTorch 1.8 的官方安装命令仅包含 CUDA 10.2、11.1 等旧版本[^1]： ```bash # PyTorch 1.8 + CUDA 11.1 的官方安装命令示例 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge ``` - CUDA 11.8 需要 PyTorch ≥2.0 才能获得原生支持[^2]。 --- #### 2. **强行组合的潜在问题** 若尝试将 CUDA 11.8 与 PyTorch 1.8 搭配使用，可能触发以下问题： - **计算能力不匹配**： CUDA 11.8 默认支持较新的 GPU 架构（如 Ampere 架构的 `sm_86`、`sm_89`），而 PyTorch 1.8 仅支持到 `sm_75`（Turing 架构）。例如，在 RTX 3080（`sm_86`）上运行时，会报错： ``` UserWarning: CUDA capability sm_86 is not compatible with PyTorch 1.8[^3] ``` - **驱动版本冲突**： CUDA 11.8 要求 NVIDIA 驱动版本 ≥520.00，而 PyTorch 1.8 的官方 CUDA 11.1 仅需驱动 ≥450.80.02[^4]。若驱动版本不匹配，可能直接导致 CUDA 初始化失败。 --- #### 3. **替代解决方案** 根据实际需求选择以下方案： **方案 1：升级 PyTorch 版本** 若需使用 CUDA 11.8，建议升级至 **PyTorch ≥2.0**（如 2.3.1）： ```bash # PyTorch 2.3.1 + CUDA 11.8 安装命令 pip install torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` **方案 2：降级 CUDA 版本** 若必须使用 PyTorch 1.8，需降级至 **CUDA 11.1** 并确保 GPU 架构兼容： ```bash # PyTorch 1.8 + CUDA 11.1 安装命令 pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` --- #### 4. **兼容性验证方法** 若仍希望尝试混合使用，可通过以下步骤验证： 1. **强制安装 PyTorch 1.8 与 CUDA 11.8**： ```bash pip install torch==1.8.0+cu118 --no-cache-dir --force-reinstall ``` 2. **运行兼容性检查脚本**： ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}, CUDA可用性: {torch.cuda.is_available()}") print(f"CUDA版本: {torch.version.cuda}, GPU架构支持: {torch.cuda.get_arch_list()}") ``` **预期输出警告**：`Detected CUDA version (11.8) exceeds PyTorch built-in support (11.1)`[^5]。 --- ### 总结 **CUDA 11.8 与 PyTorch 1.8 无官方兼容性支持**，强行组合会导致计算能力不匹配或驱动冲突。建议根据硬件需求选择升级 PyTorch 或降级 CUDA 版本。 --- ### 相关问题 1. 如何查询 PyTorch 当前使用的 CUDA 版本？ 2. PyTorch 2.0 对 Ampere 架构 GPU（如 RTX 3080）的支持情况？ 3. 如何在同一系统中管理多个 CUDA 版本？ 4. PyTorch 历史版本与 CUDA 的完整兼容性列表在哪里查看？ [^1]: PyTorch 1.8 官方安装命令 [^2]: CUDA Toolkit 与 PyTorch 版本对照表 : GPU 架构与 CUDA 版本关联性分析 [^4]: NVIDIA 驱动与 CUDA 版本匹配规则 [^5]: 混合版本兼容性实验验证