解决pytorch报错:AssertionError: Invalid device id的问题

junit.framework包下的Assert提供了多个断言方法. 主用于比较测试传递进去的两个参数. Assert.assertEquals();及其重载方法: 1. 如果两者一致, 程序继续往下运行. 2. 如果两者不一致, 中断测试方法, 抛出异常信息 AssertionFailedError . 查看源码, 以Assert.assertEquals(int expected, int actual)为例: /** * Asserts that two ints are equal. 断

语法格式如下: assert expression 等价于: if not expression: raise AssertionError assert 后面也可以紧跟参数: assert expression [, arguments] 等价于: if not expression: raise AssertionError(arguments) 以下为 assert 使用实例: >>> assert True # 条件为 true 正常执行 >>> assert

本文实例讲述了Node.js API详解之 assert模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Node.js API详解之 assert assert 模块提供了断言测试的函数,用于测试不变式. 断言是编程术语,表示为一些布尔表达式,程序员相信在程序中的某个特定点该表达式值为真, 可以在任何时候启用和禁用断言验证,因此可以在测试时启用断言而在部署时禁用断言. 同样,程序投入运行后,最终用户在遇到问题时可以重新启用断言. 使用断言可以创建更稳定.品质更好且不易于出错的代码. 当需要在一个值为

assert是断言的意思,解释为:我断定这个程序执行之后或者之前会有这样的结果,如果不是,那就扔出一个错误. 语法: assert expression [, arguments] assert 表达式 [, 参数] 举例: def foo(s): n = int(s) assert n != 0, 'n is zero!' return 10 / n def main(): foo('0') >Traceback (most recent call last): ... AssertionEr

这篇文章主要介绍了Python assert关键字原理及实例解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 Python assert(断言)用于判断一个表达式,在表达式条件为 False 的时候触发异常. 断言可以在条件不满足程序运行的情况下直接返回错误,而不必等待程序运行后出现崩溃的情况. 语法格式: assert expression 等价于: if not expression: raise AssertionError asser

背景 本文总结使用pytest编写自动化测试时常用的assert断言. 说明 本文将从以下几点做总结: 为测试结果作断言 为断言不通过的结果添加说明信息 为预期异常作断言 为失败断言自定义说明信息 为测试结果作断言 在断言方面,pytest框架比其他类似的框架(比如unittest)更加简洁,易用,我想这是我选择pytest作为自动化测试框架之一的原因之一. pytest的assert断言关键字支持使用python内置的assert表达式.可以理解为pytest的断言就是直接使用python自带

AssertJ是我目前见过的最强大的断言api,没有之一. 官网传送门 为什么使用assertJ? 1.流式断言,代码即用例,直观易懂. 举个例子: 传统的junit或者testng,判断一个字符串包不包括a跟b两个字符.要这么写 assertTrue(stringbuffer.contains("a") && stringbuffer.contains("b")) 而如果你用的assertJ assertThat(stringbuffer).con

python3 和python以前的版本有点不同 如果你断言的 语句正确 则什么反应都没有 但是如果你出错之后 就会报出 AssertionError 并且错误可以自己填写 格式 : assert+空格+要判断语句+双引号"报错语句" 例子: 出错时候 assert 1>5, "chucuo" 输出值为: --------------------------------------------------------------------------- As

在服务器上训练的网络放到本地台式机进行infer,结果出现报错: AssertionError: Invalid device id 仔细检查后发现原来服务器有多个GPU,当时开启了两个进行加速运算. net1 = nn.DataParallel(net1, device_ids=[0, 1]) 而本地台式机只有一个GPU,调用数量超出所以报错. 改为 net1 = nn.DataParallel(net1, device_ids=[0]) 问题解决. 以上这篇解决pytorch报错:Asser

python--pip install xxx报错SyntaxError: invalid syntax 在安装好python后,进入python运行环境后,因为我要用pip安装开发Web App需要的第三方库,执行pip install aiohttp,发现会报错SyntaxError: invalid syntax,刚开始以为是拼写或者空格问题或者python版本问题,结果用pip3还是一样的. 然后百度了一下,发现原来用pip安装时都要在cmd命令行里启动的,而在python中无法运行.退

目录 前言 状况描述: 问题描述 解决办法: 前言 使用anaconda 命令安装pytorch包的问题,以下给出解决办法. 状况描述: 由于是第一次接触安装,看了很多篇文章,也遇到了一些坑,在此总结一下. 安装pytorch,从硬件上分为2个版本,一个是cpu,一个是gpu(显卡).gpu版本可以加速训练效果. 由于本人的电脑比较旧,显卡是rtx1050,我安装了cuda9.0版本+cudnn+pytorch(torch+torchvision) 本人安装的是gpu版本的,在这个过程中,走了一

目录 总览 defaultChecked onChange 初始值 总览 当我们在多选框上设置了checked 属性,却没有onChange 处理函数时,会产生"You provided a checked prop to a form field without an onChange handler"错误.为了解决该错误,可以使用defaultChecked 属性,或者在表单字段上设置onChange 属性. 这里有个例子用来展示错误是如何发生的. // App.js export

目录 总览 正确声明类型 找出类型 总结 总览 当event参数的类型不正确时,会产生"Property 'value' does not exist on type EventTarget"错误.为了解决该错误,将event的类型声明为React.ChangeEvent<HTMLInputElement> .然后就可以通过event.target.value 来访问其值. 这里有个示例用来展示错误是如何发生的. // App.tsx function App() { //

目录 总览 类型断言 总结 总览 在React中,当我们试图访问类型为HTMLElement 的元素上不存在的属性时,就会发生Property 'X' does not exist on type 'HTMLElement'错误.为了解决该错误,在访问属性之前,使用类型断言来正确地类型声明元素. 这里有三个例子来展示错误是如何发生的. // App.tsx import {useEffect} from 'react'; export default function App() { useEf

目录 前言 示例一 示例二 示例三 示例四 需要注意的地方 总结 前言 首先明确一点这个错误只会发生在delete语句或者update语句,拿update来举例 : update A表 set A列 = (select B列 from A表): 这种写法就会报这个错误,原因:你又要修改A表,然后又要从A表查数据,而且还是同层级.Mysql就会认为是语法错误! 嵌套一层就可以解决,update A表 set A列 = (select a.B列 from (select * from A表) a);

解决nginx报错信息 client intended to send too large body: 1331696 bytes 1,nginx后台error日志报错 2016/02/05 16:23:56 [error] 12024#0: *441106971 connect() failed (111: Connection refused) while connecting to upstream, client: 113.214.1.10, server: localhost, req

如下: python 32bit 最大只能使用 2G 内存,坑爹之处,超过 2G 报错MemoryError. 而 64bit python则无此限制,所以建议使用 64bit python. 可能存在的问题:以前 numpy.scipy 官方的库只支持 32bit python,现在应该发布了 64bit 对应版本. 以上这篇解决python报错MemoryError的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.