Ich verwende diesen Code in Google Colaboratory und erhalte einen Fehler beim Registerdecoder
image_data = dset.ImageFolder(root="drive/SemanticDataset/train/", transform = transforms.Compose([
transforms.Scale(size=img_size),
transforms.CenterCrop(size=(img_size,img_size*2)),
transforms.ToTensor(),
]))
enter code herelabel_data = dset.ImageFolder(root="drive/SemanticDataset/label/", transform = transforms.Compose([
transforms.Scale(size=img_size),
transforms.CenterCrop(size=(img_size,img_size*2)),
transforms.ToTensor(),
]))
image_batch = data.DataLoader(image_data, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2)
label_batch = data.DataLoader(label_data, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=2)
for i in range(Epoch):
for _, (image, label) in enumerate(Zip(image_batch, label_batch)):
optimizer.zero_grad()
x = Variable(image, requires_grad=True).cuda()
y = Variable(label).cuda()
out = model.forward(x)
loss = loss_func(out, y)
loss.backward()
optimizer.step()
if _ % 100 == 0:
print("Epoch: "+i+"| Loss: " , loss)
Überprüfen Sie zunächst die Version des Kissens, indem Sie Folgendes verwenden:
import PIL
print(PIL.PILLOW_VERSION)
und vergewissern Sie sich, dass Sie über die neueste Version verfügen, die ich gerade verwende, 5.3.0
Wenn Sie 4.0.0
haben, installieren Sie eine neue Version, indem Sie: !pip install Pillow==5.3.0
in der Colab-Umgebung verwenden.
Zweitens restart Ihre Google Colab-Umgebung und überprüfen Sie die Version erneut. Sie sollte aktualisiert werden.
Ich hatte das gleiche Problem und habe einige Zeit versucht, es zu lösen.
Hinweis : Ich habe PyTorch 0.4 verwendet.
Ich hoffe, das löst dein Problem.
Ich würde empfehlen:
!pip install -U pillow
Die Laufzeit muss nach dem Upgrade neu gestartet werden.
-U
sorgt dafür, dass pillow
nur installiert wird, wenn eine neuere Version verfügbar ist. Dies spart Zeit, wenn die Zelle nach dem Kernel-Neustart zum zweiten Mal ausgeführt wird.
Ich habe das versucht:
!pip uninstall -y Pillow
# install the new one
!pip install Pillow==5.3.0
# import the new one
import PIL
print(PIL.PILLOW_VERSION)
und 5.3.0
wurde gedruckt und ich habe die Laufzeitumgebung über Menu > Runtime > Restart Runtime
neu gestartet. Es funktionierte für mich wie ein Zauber.