各类问题（持续更新）

本文出现的问题是我自己遇到的，但是解决办法参考各个博客大佬们的！

1、修改jupyter文件保存路径

  jupyter默认的文件保存路径是“C:\Users\Administrator”，我正常是不可能把编写的代码保存到这里的，所以修改路径。方法：
先尝试在“C:\Users\Administrator.jupyter”这个路径下打开“jupyter_notebook_config.py”这个文件，然后在里面修改“#c.NotebookApp.notebook_dir = ''”这一句，把你要保存的路径写到里面，比如我的路径是“F:\python\jupyter_test”，就把那句代码改成“#c.NotebookApp.notebook_dir = 'F:\python\jupyter_test'”。

  但是这个方法可能并不行，所以就用另一种方法，找到jupyter的快捷方式，右键属性，把目标里面的%USERPROFILE%改成你的路径，然后确定再去重启一下jupyter就阔以了！

2、使用PIL中resize函数出现“image has wrong mode”

  不同的mode有不同的bit像素，但是所有类别中没有16bit的pixels（可能是这个原因），所以在使用resize函数式需要改一下mode，通过img = img.convert(‘F’)来进行更改。里面的“F”就是对应的mode，可以更改成其他的格式，如下：

图片来源于https://www.cnblogs.com/chimeiwangliang/p/7130434.html
如果想深究的话，请看：https://www.cnblogs.com/zk-icewall/p/9349517.html。有写的更早的博文，但是我觉得这篇写的能很清楚的看懂！

3、使用PIL中的fromarray函数出现（keyError(1,1,1),'|u1')和"ValueError:too many dimensions:3>2"的错误：

我最开始的代码是这样的（如下），image是（512,512,1）的numpy.ndarray格式的数据，当然我的目的是为了图片（灰度的图片），所以需要处理一下最后输出出来，但是用下面的代码就是会出错，报出"keyError(1,1,1),'|u1'"和"TypeError:cannot handle this data type"的错误。

image = image * 127.5 + 127.5
image = Image.fromarray(image.astype(np.uint8))
image.save("Image_data/" + str(epoch) + "_" + str(index) + ".png")

  原因是Image.fromarray()函数的输入的shape是三维的且最后一个维度是3，(按照我的条件)就是shape=(512,512,3)，我的最后一个是1，显然不行，所以需要转换一下mode，就是这篇博客问题2中的mode，设为'L'。

image = Image.fromarray(image.astype(np.uint8)，mode='L')

  但是，又出现了新的问题，就是"ValueError:too many dimensions:3>2",为啥呢？因为灰度图像最后一个channel可以去掉并不影响结果啊，没去掉的话还是留了一手1在最后（我是这样想的），所以用到了np.squeeze()函数直接把最后的1干掉了，“秒~~啊”：

image = np.squeeze(image, axis=2)

  最后的代码解决完事的代码是：

image = image * 127.5 + 127.5
image = np.squeeze(image, axis = 2)
image = Image.fromarray(image.astype(np.uint8)，mode = 'L')
image.save("Image_data/" + str(epoch) + "_" + str(index) + ".png")

  问题是解决了，也需要反思一下自己，缺乏自己去研究的能力，我是通过找百度，看大佬的博客才解决的，那以后如果遇到一个问题百度没有怎么办呢！所以努力学习吧！

4、导入pytorch出现'NameError: name '_C' is not defined'

  我在pycharm上'import torch'没有问题，但是直接去python编译器里面就有问题，网上搜了一些大佬们的说法，是因为使用pytorch需要Cython这个包，而pycharm上好像是自带这个包，所以没问题，所以如果要使用的话就安装一下，'pip install Cython'就行了。错误信息看下面！

5、'NotImplementedError: Layer CAM has arguments in __init__ and therefore must override get_config.'

  这个问题是keras自己定义网络层后，模型训练完进行保存时会出现的错误，我这里是自己定义通道注意力机制CAM出现这个问题，只要在定义的网络层里面添加一个函数就行了，如下：

def get_config(self):
    cfg = super().get_config()
    return cfg

我放在了定义的call（）函数上方。

6、'"tf.function-decorated function tried to create "ValueError: tf.function-decorated function tried to create variables on non-first call.'

  一般情况下，这个是在模型训练前出现的错误，也就是model.fit()前，只要在前面加上一句tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True)就可以了。想要知道为什么的话阔以看一下这位大佬写的内容：'https://blog.csdn.net/weixin_43824178/article/details/99297237'.

7、'RuntimeError: 1D target tensor expected, multi-target not supported'

  在使用pytorch进行多分类的时候，习惯将标签变成one-hot类型，但是torch的CrossEntropy直接输入标签就行了，不用变成one-hot标签，这个错误就是我使用了one-hot时一直报的错。

8、问题如下：

  File "D:\Anaconda\install\envs\all\lib\site-packages\torch\tensor.py", line 221, in backward
    torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph)
  File "D:\Anaconda\install\envs\all\lib\site-packages\torch\autograd\__init__.py", line 132, in backward
    allow_unreachable=True)  # allow_unreachable flag
RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the saved intermediate results have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time.

报这个错误就是需要在反向传递的代码中加入'retain_graph = True'这句话