模型训练过程遇到的问题（1）
一、载入官方数据
训练一个模型之前首先要准备就是数据和预训练模型，通常作者都会提供预训练模型，即一些模型的原始参数，训练数据可以先用官方提供的数据先跑通。
用官方数据跑代码时通常会遇到的错误：
1、Module Error：某个代码包未下载完全，这时直接打开终端输入:
解决方法：
pip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
numpy替换成缺失的包就可以
2、FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory:路径问题
解决方法：出现这种问题首先要去该路径下查看是否存在这个文件，或者是路径字母打错；其次路径是中文的要注意，图片名存在中文和其他符号的，最好用cv.imdecode函数读取
cv_img = cv2.imdecode(np.fromfile(file_path, dtype=np.uint8), -1)
除此之外在参数设置上要注意，用自己电脑跑的话，batch_size要设的小一点，还有num_work=0
3、OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。
解决方法：先检查代码的num_work是否等于0；解决不了再调大页面文件的大小 + 更改一下batch_size
二、载入其他数据
想用别的数据训练模型就一定要注意了，对于新手来说，出错会像海浪一样，一波又一波朝你涌来。
1、RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 38.00 MiB
GPU运行错误，显存不够用，最直接的解决方式就是减少batch_size；
或者终端运行torch.cuda.empty_cache()，清理缓存
2、ValueError: too many values to unpack (expected 2)
通常是for循环语句出错，中文意思：太多值需要解包（目标值为2）
例如，报错原句为：
for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
改为：
for batch_idx, sampled_batch in enumerate(train_loader):
以及下面这种改法（在遍历时加上字典）：
原句：
for a,b in dict:
改为：
for a,b in dict.items():
3、RuntimeError: Sizes of tensors must match except in dimension 2. Got 448 and 352 (The offending index is 0)
数据不匹配问题，原语句为
4、IndexError: list index out of range
对Python中有序序列进行按索引取值的时候，对于有序序列，总体范围为 -len(有序序列) ~ len(有序序列)-1，如果输入的取值结果不在这个范围内，则报这个错。
解决方法：检查索引是否在 -len(有序序列) ~ len(有序序列)-1 范围内，修改正确
5、TypeError: Got inappropriate interpolation arg
数据插值错误，把函数中interpolation参数调整一下，interpolation是对图像进行插值，了解其不同模式对读取数据的作用，或者删去这个参数（通常会报错）
6、TypeError: Input image tensor should 3 channels, but found 4
RuntimeError: The size of tensor a (4) must match the size of tensor b (3) at non-singleton dimension 0
类型错误:输入图像张量应该有3个通道，但找到了4个
解决方法：数据格式不对， 把image转成tensor，参数transform进行如下设置就可以了：transform=transform.ToTensor()。注意检测一下transform
或者使用函数torch.from_numpy(x),x的type将会从
7、TypeError: Input image tensor should 3 channels, but found 4
类型错误：输入图形张量应该是3维，而不是4维
可能遇到的问题：数据是png图像的时候，如果用PIL读取图像，获得的是单通道的，不是多通道的。
可以采用expand（）函数将3维数据拓展到4维（只能在0维拓展）
例如：a–【1,2,3】，b = a.expand(2,1,2,3) ,b.shape=（2,1，2,3）
8、ValueError: test_size=0 should be either positive and smaller than the number of samples 0 or a float in the (0, 1) range
读取数据时pytorch报错
解决方法：test的数据读取错误，查看读取数据代码，跟上面错误通常扎推出现