pytorch 踩坑记录及小技巧

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arr = arr.astype(numpy.int16)
tensor = torch.from_numpy(arr)

问题1

• TypeError: can't convert np.ndarray of type numpy.uint16. The only supported types are: float64, float32, float16, complex64, complex128, int64, int32, int16, int8, uint8, and bool.
• 解决方法：加个arr = arr/1.0

arr = arr.astype(numpy.int16)
arr = arr/1.0
tensor = torch.from_numpy(arr)

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问题2

• 离线打包、拷贝conda 环境：
• 参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/540615230
• 工具：
  • conda-pack: https://conda.github.io/conda-pack/
• 用法（以linux为例）：
  • 在源电脑上：

    # 把虚拟环境 my_env 打包为 my_env.tar.gz
    conda pack -n my_env
    
    # -o 参数指定打包路径和名称，把虚拟环境 my_env 打包为 out_name.tar.gz
    conda pack -n my_env -o out_name.tar.gz
    
    # 把某个特定路径的虚拟环境打包为 my_env.tar.gz
    conda pack -p /explicit/path/to/my_env
    

  • 在目标电脑上：

    # 创建目录 `my_env`，并将环境解压至该目录
    mkdir -p my_env
    tar -xzf my_env.tar.gz -C my_env
    
    # 使用python而不激活或修复前缀。
    # 大多数 python 库可以正常工作，但需要处理前缀的部分将失败。
    ./my_env/bin/python
    
    # 激活环境，同时这步操作会将路径 `my_env/bin` 添加到环境变量 path
    source my_env/bin/activate
    
    # 在环境中运行python
    (my_env) $ python
    
    # 从激活环境中清除前缀。
    # 请注意，也可以在不激活环境的情况下运行此命令
    # 只要机器上已经安装了某个版本的python。
    (my_env) $ conda-unpack
    
    # 此时，环境与您在此路径直接使用 conda 安装的环境完全相同。
    # 所有脚本都应该工作正常。
    (my_env) $ ipython --version
    
    # 停用环境以将其从环境变量 path 中删除
    (my_env) $ source my_env/bin/deactivate
    

问题3： nnUnet相关

• 当我同时使用nnUnetv1 和 nnunetv2，时。但是他们之间使用的 batchgenerators版本不一样，会造成一些模块的缺失并报错。

• nnUnetv1使用：0.20.1或0.21版本； 而nnUnetv2使用：0.25版本

• 当使用 nnUnetv2 + batchgenerators v0.25的时候报错：ModuleNotFoundError: No module named 'batchgenerators.dataloading.nondet_multi_threaded_augmenter'

• 解决方案： 卸载原始的0.20版本的batchgenerators，重新用pip安装：pip3 install batchgenerators