深度学习和日常代码中遇到的报错汇总及解决方案，持续更新中。。。。
本文是深度学习和日常代码中遇到的报错汇总，因时间比较久，暂时都没有图片，只有文字描述。解决方案也大多参考网上的解决方案，有些有用，有些没有效果，本文章中的问题，也仅是本人遇到的问题，使用列举的方案已经解决。
1、报错"RuntimeError: Boolean value of Tensor with more than one value is ambiguous"。
处理:调用的方法是一个类，需要先进行实例化在进行调用
2、神经网络模型训练过程中，损失和输出都是nan
处理：尝试了网上大家的方式，都没有解决这个问题，后来将pytorch和cuda都降低了版本，问题解决了（要调试网络，看具体在那一步导致的loss为nan）。
网络上找到的其他人总结的解决方式：
1）如果在迭代的100轮以内，出现NaN，一般情况下的原因是因为你的学习率过高，需要降低学习率。可以不断降低学习率直至不出现NaN为止，一般来说低于现有学习率1-10倍即可。
2）如果当前的网络是类似于RNN的循环神经网络的话，出现NaN可能是因为梯度爆炸的原因，一个有效的方式是增加“gradient clipping”（梯度截断来解决）
3）可能用0作为了除数;
4）可能0或者负数作为自然对数
5）需要计算loss的数组越界（尤其是自己，自定义了一个新的网络，可能出现这种情况）
6）在某些涉及指数计算，可能最后算得值为INF（无穷）（比如不做其他处理的softmax中分子分母需要计算exp（x），值过大，最后可能为INF/INF，得到NaN，此时你要确认你使用的softmax中在计算exp（x）做了相关处理（比如减去最大值等等））
7）若模型训练开始时出现，增大或减小batch_size的值，需要增大或减小后去跑模型观察情况，是否还会出现；优化神经网络结构（增加或减少网络深度）
8）若模型运行过程中出现，需要考虑是否是梯度爆炸引起，需要调低学习率或对梯度进行优化。
特殊情况，换激活函数
卷积在使用BN之后，可以换成sigmoid或tanh激活函数
3、报错cuda内存不足
解决方式：
1）减小batch_size
2）减小网络
4、报错：AttributeError: cannot assign module before Module.__init__() call
原因：
1、引用了父类Module，但是在初始化中没有对父类的初始化函数进行重构
解决方式：
1、在init初始化中，使用super()对父类的初始化函数进行重构
5、训练时报错：cuDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
解决方式：
1）在循环的最后加上 torch.cuda.empty_cache()
2）检查在代码中是否有SummerWrite()，有的情况禁用相关代码在进行调试
3）在代码中加上os.environ["CUDA_LAUNCH_BLOCKING"] = "1"
6、报错RuntimeError: CUDNN_STATUS_MAPPING_ERROR
解决方式：
1）在尝试在代码开始部分加入如下2个代码：
torch.backends.cudnn.enabled = True
torch.backends.cudnn.benchmark = True
7、网络模型报错：Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size
原因：因为模型中用了batchnomolization，训练中用batch训练的时候当前batch恰好只含一个值，而由于BatchNorm操作需要多于一个数据计算平均值，因此造成该错误
解决方式：
1、加大Batch_Size
2、网络设置eval模式
3、去掉网络中的batchnormal
调整输入，使batchnormal不止是1个值
8、YOLOv3加载pt文件报错RuntimeError: PytorchStreamReader failed locating file data/4: file not found
原因：pt文件损坏，无法加载
解决方式：重新训练
9、神经网络运行时报错RuntimeError: Found dtype Double but expected Float”
原因：数据精度不一致导致的问题
处理方式：1、检查所有数据的精度是不是一样（标签、模型输入和输出、损失函数的输入和输出数据的精度），不一样的情况，需要修改为相同精度
10、加载参数文件报错EOFError: Ran out of input
原因：EOFError是IOError的子类。表示没有按照正确的读写模式操作文件，会报此错。
本人是因为训练过程中突然断电，有电后重新加载参数进行训练时报的这个错误
解决方式：
1、本人解决方式是删除参数文件，并重新跑
网上有解决方式说在Dataloader中，将num_workers设置为0就可以。本人尝试无效，猜测可能是造成原因不同，导致该操作无效。
11、yoloV5训练过程中报错：：OSError: [WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作。
原因：
1）环境的虚拟内存不足
2）batch-size太大，
3）数据问题
解决方式：
前2种情况可以参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_53660567/article/details/126635843，一般前两种情况遇到比较多。
1）增大环境的虚拟内存（环境所在盘的虚拟内存）
2）调小batch-size，或者将workers设置为0
处理数据
12、yoloV5训练过程中报错：NotImplementedError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA‘ backend.
原因：1、torch和torchvision版本不同，比如torch是支持cuda的，但是torchvision不支持cuda
2、torch和cuda版本不对
解决方式：
1、卸载torch和torchvision，重新一起安装 相同的torch和torchvision
2、卸载torch和cuda，并分别重新安装，使版本匹配
13、使用mac电脑运行时报错："histogram_cpu" not implemented for "long"
原因：不支持long类型的运算
解决方式：将报错代码输入数据类型设置为float，我是在使用torch.histc()方法时出现的错误。
14、对图片进行操作时报错“AttributeError: ‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘convert'”。
原因：此时图片的数据方式是numpy的array，不能进行图片相关操作，需要转换为图片数据
解决方式：将图片数据转化为Image的数据格式在进行图片操作。转换方式：Image.fromarray(np.uint8(img))
15、将numpy.ndarray转换为Image图片数据时，报错“TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 512), |u1”。
原因：需要检查numpy.ndarray的数据的格式，是否是（H，W，C）格式，如果是（C，H，W）格式的话，需要换轴处理
解决方式：将numpy.ndarray数据进行换轴操作（img = img.transpose((1, 2, 0))），换成（H，W，C）格式，换轴之后在进行转换
16、使用神经网络训练/测试图片时，会报错“RuntimeError: Given groups=1, weight of size [64, 3, 7, 7], expected input[1, 4, 224, 224] to have 3”。
原因：图片通道数发生变化导致，例如训练时使用的是3通道图片进行训练，测试时使用单通道图片进行测试
解决方案：对传入的图片进行处理，转为单通道图片或转为3通道图片，根据实际项目调整。
17、对PIL的Image图片进行抠图时报错“TypeError: type numpy.ndarray doesn‘t define __round__ method”。
原因：抠图时，传入的坐标值为nump.ndarray ,没有__round__这个方法
解决方案：使用np.round(data)对数据进行处理之后，在传入到抠图的方法中即可。
18、pytorch操作张量时报错“IndexError: too many indices for tensor of dimension 1”。
原因：张量中存在多个tensor张量列表，导致在dim=1的轴上进行索引时，存在多个张量数组，程序报错，数据格式类似如下：
tensor([
tensor([1]),
tensor([b])])解决方式：检测前面步骤的数据处理，是否存在问题，可以参考以下处理方式：
1、使用索引方式获取数据，一次性获取所有所需要数据
2、使用cat将不同张量数据整合为一个张量数据
将张量数据转化为numpy数据，在将数据组合到一起之后，在转为tensor张量
19、神经网络开始训练的时候计算损失报错：untimeError: 0D or 1D target tensor expected, multi-target not supported。
解决方式：
1、若使用的是NllLoss损失函数，则标签的损失不需要处理成one-hot编码格式，只需要是0或1维的标签数据就可以。
2、若是其他损失函数，需要检查计算损失的2个张量的大小和形状是否一致
20、使用cv2处理图片时，报错：error: (-215:Assertion failed) m.dims >= 2 in function 'cv::Mat::Mat'。
分析：图片或文件路径问题，可以将cv2.imread()的图片打印出来，看返回是否有数据还是None，我的情况是返回的是None。
解决措施：
1）如果是路径问题，处理图片路径
2）如果是图片问题，可以尝试使用PIL打开图片，在转换成cv2格式进行操作
from PIL import Image
import cv2
img = cv2.imread(file_path)
#将cv2打开的图片转换为PIL格式的图片
img_pil = Image.fromarray(np.asarray(cv2.cvtColor(crop_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)))
#将PIL打开的图片转换为CV2 格式
img1 = Image.open(file_path)
img_cv2 = cv2.cvtColor(numpy.asarray(img1), cv2.COLOR_RGB2BGR)21、使用PIL处理图片时报错：OSError: broken data stream when reading image file
解决措施：在代码文件开始，添加该代码：ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True，我遇到这个问题，是因为处理的图片超出了上限，导致截断数据流，报出这个错误。
22、使用tensorboard过程中遇到报错：ValueError: Duplicate plugins for name projector
原因：安装包下面存在多个tensorboard，删除/卸载一个就好
解决措施：浏览了网络上很多的解决方式都不管用，最后使用网络上的一段代码，查看了tensorboard的包，发现有一个~ensorboard的包，把这个包删除之后就好了（一般和tensorboard的包在同一个位目录内，我的是在D:\ProgramData\anaconda3\Lib\site-packages里面）。
#查看安装的包：
import pkg_resources
for entry_point in pkg_resources.iter_entry_points('tensorboard_plugins'):
print(entry_point.dist)