训练报错

[EddieEduardo]

你好博主，非常感谢分享。
我在按照提示的步骤进行训练时出现了如下的错误：
1 . Traceback (most recent call last):
File "yolov4-pytorch-master\nets\yolo4.py", line 129, in forward
P4 = torch.cat([P4,P5_upsample],axis=1)
TypeError: cat() got an unexpected keyword argument 'axis' (已将axis改成dim，请问这个是版本原因还是？)

2. Traceback (most recent call last):
File "yolov4-pytorch-master\nets\yolo_training.py", line 167, in forward
ciou = (1 - box_ciou( pred_boxes_for_ciou[mask.bool()], t_box[mask.bool()]))* box_loss_scale[mask.bool()]
AttributeError: 'Tensor' object has no attribute 'bool'（请问这个问题怎么进行修改呢？）

[ZZHHogan]

1.应该是版本问题，将P4 = torch.cat([P4,P5_upsample],axis=1) 改为 P4 = torch.cat([P4,P5_upsample],1 应该可以解决)
2. 首先定义一个equla_flag = torch.Tensor(0).cuda() ，然后再 ciou = (1 - box_ciou( pred_boxes_for_ciou[torch.equal(mask,equla_flag)]，这个估计是版本问题，tensor中没有bool这个属性了。

不知道上述解决方法是否存在bug，如果有，请告知，谢谢！

[EddieEduardo]

你好博主，非常感谢解答，问题已按照上述语句解决，即添加了：
equla_flag = torch.Tensor(0).cuda()
ciou = (1 - box_ciou( pred_boxes_for_ciou[torch.equal(mask,equla_flag)],
t_box[torch.equal(mask,equla_flag)]))*box_loss_scale[torch.equal(mask,equla_flag)]

同时还有2处：
1. ”nets\yolo_training.py", line 79, in box_ciou
center_distance = torch.sum(torch.pow((b1_xy - b2_xy), 2), axis=-1) #需要将axis去掉
2. “\nets\yolo_training.py", line 86, in box_ciou
enclose_diagonal = torch.sum(torch.pow(enclose_wh,2), axis=-1) #需要将axis去掉
请问博主，直接去掉会影响原代码意义吗？

[bubbliiiing]

这应该是版本问题吧，我忘了是高还是低的情况下是dim

[scau-gqw1993]

1.应该是版本问题，将P4 = torch.cat([P4,P5_upsample],axis=1) 改为 P4 = torch.cat([P4,P5_upsample],1 应该可以解决)
2. 首先定义一个equla_flag = torch.Tensor(0).cuda() ，然后再 ciou = (1 - box_ciou( pred_boxes_for_ciou[torch.equal(mask,equla_flag)]，这个估计是版本问题，tensor中没有bool这个属性了。

不知道上述解决方法是否存在bug，如果有，请告知，谢谢！

equal_flag = torch.Tensor(0).cuda()会不会写错了？我查了PyTorch文档，self.bool() is equivalent to self.to(torch.bool)，改成mask.to(torch.bool)会不会更合适？链接：https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html

[scau-gqw1993]

你好博主，非常感谢解答，问题已按照上述语句解决，即添加了：
equla_flag = torch.Tensor(0).cuda() ciou = (1 - box_ciou( pred_boxes_for_ciou[torch.equal(mask,equla_flag)], t_box[torch.equal(mask,equla_flag)]))*box_loss_scale[torch.equal(mask,equla_flag)]

同时还有2处：
1. ”nets\yolo_training.py", line 79, in box_ciou
center_distance = torch.sum(torch.pow((b1_xy - b2_xy), 2), axis=-1) #需要将axis去掉
2. “\nets\yolo_training.py", line 86, in box_ciou
enclose_diagonal = torch.sum(torch.pow(enclose_wh,2), axis=-1) #需要将axis去掉
请问博主，直接去掉会影响原代码意义吗？

equla_flag写错了吧，应该得是1，否则的话loss_loc不会被启用。