序言

• 记录python使用过程中碰到的一些问题及其解决方法
• 上一篇：python常见编译问题解决方法_1

1. PermissionError: [Errno 13] Permission denied: ‘/lost+found’

• 修改前：

• 修改后（解决）：

• 此外，可能文件夹已被打开，也可能是无权限打开，或者打开一个文件而不是文件夹

2. No module named ‘lark’

• 报错：ModuleNotFoundError: No module named ‘lark’

• 解决方法：

  python3 -m pip install lark-parser
  

3. RuntimeError: Tensors must have same number of dimensions: got 3 and 2

• 报错：有A[2, 16]、B[2, 4]两个tensor变量, 使用torch.cat((A, B), 1)拼接列却报错

• 解决方法：注意到模型输出带梯度，如下截图。如果不需要保留梯度信息，可以在变量变换之前加.detach()或.data调用，分离梯度信息

• tensor维度合并报错，类似但不是
• tensor维度合并报错，类似但不是

4. RuntimeError: Can’t call numpy() on Tensor that requires grad. Use tensor.detach().numpy() instead

• 同上，在tensor转换为list的过程中碰到

5. RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn

• 报错：需要梯度但是没有梯度信息
• 报错原因1：这里的loss默认的requires_grad是False，因此在backward()处不会计算梯度，导致出错
• 报错原因2：就是loss本身没梯度，所以调用loss.backward()后向传播时报错，没梯度的原因可能是loss_function的output没有梯度，注意检查

6. RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate results have already beed freed. Specify retain_grad=True when calling .backward() or autograd.grad() the first time.

• 解决：需要更新的中间结果加.data分离梯度信息

7. RuntimeError: Input and hidden tensors are not at the same device, found input tensor at cuda:0 and hidden tensor at cpu

• 报错：两个tensor不在同一设备上device

• 解决：添加.to(Device解决)，tensor变量需要保持在同一个设备上

• 参考：数据、网络、损失函数放到GPU，init放到GPU或者model.to(Device)，model初始化时.to(Device)

8. AttributeError: ‘torch.dtype’ object has no attribute ‘type’

• 报错：使用np.mean(xx)去计算张量xx的均值

• 解决：np.mean可以操作list和array，但是此处的loss.data类型是torch.tensor, 需要使用torch.mean进行运算，torch.mean得到的结果也是tensor

• 补充：获取张量的值 tensor.item()

9. ImportError: cannot import name ‘TypeAlias’ from ‘typing_extensions’

• 或报错：TypeError: Plain typing_extensions.Self is not valid as type argument

• 原因：以上两个报错都是typing_extensions版本过旧，使用了3.7.4

• 解决方法：直接升级typing_extensions版本

  conda install typing_extensions=4.10.0	# 或其他版本
  

10. Torch.cuda.is_available()显示GPU Driver过老

• 报错：The NVIDIA driver on your system is too old, torch.cuda.is_available()=False

• 分析：GPU Driver版本11.1，并不老，我之前是通过如下命令在conda环境安装torch：

  pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  

• 在网上查了这种情况需要重新装一下cuda配套的pytorch版本

• 原因：不是GPU驱动版本老，而是pytorch版本和cuda版本不匹配

• 解决方法：重新安装pytorch，如下

  • 在该网站 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 搜索cuda 11.1

  • 按照该命令重装后torch.cuda.is_available()查询正常

    # CUDA 11.1
    pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
    

 

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【参考文章】
[1]. Permission denied解决方案1
[2]. Permission denied解决方案2
[3]. 不保留梯度信息
[4]. 中间变量添加.data分离梯度信息
[5]. .data和.detach()的区别
[6]. pytorch和cuda版本不匹配

created by shuaixio, 2024.03.03