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类型错误, 计算loss值的函数传入的参数类型不统一。 查看上文loss计算代码部分的参数类型，如loss=f.mse_loss(out,label)，检查out和label的类型都是torch.float类型即可。使用label.dtype查看tensor的类型。 报错定位在这一行 寻思着是否是loss类型的问题，于是我就添加 但是还是报错在此
小白刚开始学习YOLOv5，跟随老哥的步骤走了一遍目标检测--手把手教你搭建自己的YOLOv5目标检测平台 最后训练最后一步出现RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64报错 解决方法：找到5.0版报错的loss.py中最后那段for函数，将其整体替换为yolov5-maste
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在使用yolov5训练自定义数据集的运行过程中报错： **RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type long int ** 并不是自己构建的数据集有问题或者是下载更改后的代码有问题。 问题原因： 从Github上clone 的yolov5-master版本的代码是可以直接运行的，因为官网上clone 的代
目录 第一步：下载YOLOv5代码，并配置环境，测试一下是否有无环境问题 第二步：数据集格式的转换与划分 第三步：修改配置文件，准备训练 yolov5_5.0源代码开源地址： 1.源代码下载后右击选择PyCharm打开，等待一会，会弹出一个要你配置环境的对话框，关掉它，我们自己配置
![Caused by: ParsingException[Failed to parse object: expecting token of type [START_OBJECT] but found](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/508080-1.png)
Docker配置Elasticsearch启动报错 docker ps -a #查看所有容器启动状态 发现elasticsearch的启动status为exited docker logs elasticsearch 配置elasticsearch.yml文件时http.host:与0.0.0.0的中间要有空格
参考链接：解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题_python_脚本之家 记录一下自己遇到的bug： 问题描述： 问题分析： torch.stack(batch, 0, out=out)出错，原因可能是： 同一个batch的数据图片的维度（H, W, C）要相同（可以见官方文档：其shape必须一致） 问
这个错误通常是由于输入数据类型与模型参数的类型不匹配导致的。在PyTorch中，当输入的张量类型与模型的参数类型不匹配时，PyTorch会尝试将它们转换为相同的类型，但是当它们的类型不可转换时，就会出现这个错误。 解决办法是确保输入的张量类型与模型的参数类型相同
因更换系统，重新安装了selenium。命令：pip install selenium 默认版本为selenium4，版本不太兼容，所以卸载：pip uninstall selenium 更换为旧版本：pip install selenium==3.141.0 安装完以后显示： Successfully installed selenium-3.141.0 urllib3-2.0.2（坑出现了） 运行一下代码以后报错： 报错： ValueErr
在做目标检测服务过程中，将yolov7模型通过flask打包成预测服务API，此次训练的图像输入大小是1280，输入预测图片是如果图像大于1280则预测成功，小于1280则报RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 1. Expected size 27 but got size。 由于只有小图片预测报错，猜测是图像处理
