查找string_classes在torch库中的定义或使用情况: 经过检查,string_classes 并不是 torch 库官方提供的一个属性或方法。在 PyTorch 的官方文档和源码中都没有找到 string_classes 的定义。因此,这很可能是一个误用或者是一个第三方库中的定义。 检查代码中是否有误用或错误地尝试从torch中导入string_classes: 检查你...
from torch._six import string_classes, int_classes 改成: int_classes = int string_classes = str版权声明:本文为weixin_48262500原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_48262500/article/details/122782895智能...
将 from torch._six import container_abcs, string_classes, int_classes 1. 改成: string_classes = str int_classes = int import collections.abc as container_abcs 1. 2. 3.
cannot import name get_num_classes from torchmetrics.utilities.data这个错误提示并不是因为函数不存在,而是因为函数没有被正确导入。我们只需要在代码中添加一行导入语句,就可以解决这个问题。 在PyTorch的开发者社区中,get_num_classes函数是一个非常有用的函数,它可以帮助我们统计数据集中各个类别的数量。但是,有时...
(preds, conf, iou, agnostic=False, max_det=300, classes=None) results = [] for i, pred in enumerate(preds): orig_img = orig_imgs[i] if isinstance(orig_imgs, list) else orig_imgs if not isinstance(orig_imgs, torch.Tensor): #將預測框的座標映射回原來輸入圖的尺寸 pred[:, :4]...
"import sys\n", "import einops\n", "from dataclasses import dataclass\n", "from transformer_lens import HookedTransformer\n", "from transformer_lens.utils import gelu_new, tokenize_and_concatenate\n", "import torch as t\n", "from torch import Tensor\n", ...
代码报错:ImportError: cannot import name ‘get_num_classes’ from ‘torchmetrics.utilities.data’ 根据报错指示进行查看,发现报错位置是torchmetrics文件。 ✍初步判断,安装的torchmetrics版本与代码要求的版本不一致。 注意:千万不要手欠去修改源码 正确解决方案:更换torchmetrics版本为0.5版本。
Fixed: Importerror: cannot import name get_num_classes from torchmetrics.utilities.data provide solution and its causes of this error.
importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetclassSpamDataset(Dataset):def__init__(self,csv_file,tokenizer,max_length=None,pad_token_id=50256):self.data=pd.read_csv(csv_file)# Pre-tokenize textsself.encoded_texts=[tokenizer.encode(text)fortextinself.data["Text"]]ifmax_lengthisNone:self.max_le...
from dataclasses import dataclass import math import torch import torch.nn as nn from torch.nn import functional as F #Write the GPT Model class CausalSelfAttention(nn.Module): # Multiple heads that function in parallel # Concatenate their outputs ...