自定义模型tensorboard画图命令报错 assert error assert isinstance(orig, torch.nn.Module)
2024-05-12 08:48:05
╭──────────────────────────── Traceback (most recent call last) ────────────────────────────╮
│ <ipython-input-273-d2835da7ea12>:41 in <module> │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/tens │
│ orboard/writer.py:724 in add_graph │
│ │
│ 721 │ │ torch._C._log_api_usage_once("tensorboard.logging.add_graph") │
│ 722 │ │ if hasattr(model, 'forward'): │
│ 723 │ │ │ # A valid PyTorch model should have a 'forward' method │
│ ❱ 724 │ │ │ self._get_file_writer().add_graph(graph(model, input_to_model, verbose │
│ 725 │ │ else: │
│ 726 │ │ │ # Caffe2 models do not have the 'forward' method │
│ 727 │ │ │ from caffe2.proto import caffe2_pb2 │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/tens │
│ orboard/_pytorch_graph.py:286 in graph │
│ │
│ 283 │ """ tensorboard画图命令报错 │
│ 284 │ with torch.onnx.select_model_mode_for_export(model, torch.onnx.TrainingMode.EVA │
│ 285 │ │ try: │
│ ❱ 286 │ │ │ trace = torch.jit.trace(model, args) │
│ 287 │ │ │ graph = trace.graph │
│ 288 │ │ │ torch._C._jit_pass_inline(graph) │
│ 289 │ │ except RuntimeError as e: │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:733 in trace │
│ │
│ 730 │ │ return func │
│ 731 │ │
│ 732 │ if isinstance(func, torch.nn.Module): │
│ ❱ 733 │ │ return trace_module( │
│ 734 │ │ │ func, │
│ 735 │ │ │ {"forward": example_inputs}, │
│ 736 │ │ │ None, │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:928 in trace_module │
│ │
│ 925 │ │ torch.jit._trace._trace_module_map = trace_module_map │
│ 926 │ │ register_submods(mod, "__module") │
│ 927 │ │ │
│ ❱ 928 │ │ module = make_module(mod, _module_class, _compilation_unit) │
│ 929 │ │ │
│ 930 │ │ for method_name, example_inputs in inputs.items(): │
│ 931 │ │ │ # this is needed since Module.__call__ sets up some extra tracing │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:560 in make_module │
│ │
│ 557 │ else: │
│ 558 │ │ if _module_class is None: │
│ 559 │ │ │ _module_class = TopLevelTracedModule │
│ ❱ 560 │ │ return _module_class(mod, _compilation_unit=_compilation_unit) │
│ 561 │
│ 562 │
│ 563 def wrap_check_inputs(check_inputs): │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:1039 in __init__ │
│ │
│ 1036 │ │ │ ) │
│ 1037 │ │ │
│ 1038 │ │ for name, submodule in orig._modules.items(): │
│ ❱ 1039 │ │ │ tmp_module._modules[name] = make_module( │
│ 1040 │ │ │ │ submodule, TracedModule, _compilation_unit=None │
│ 1041 │ │ │ ) │
│ 1042 │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:560 in make_module │
│ │
│ 557 │ else: │
│ 558 │ │ if _module_class is None: │
│ 559 │ │ │ _module_class = TopLevel988 │ │ TracedModule │
│ ❱ 560 │ │ return _module_class(mod, _compilation_unit=_compilation_unit) │
│ 561 │
│ 562 │
│ 563 def wrap_check_inputs(check_inputs): │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:1039 in __init__ │
│ │
│ 1036 │ │ │ ) │
│ 1037 │ │ │
│ 1038 │ │ for name, submodule in orig._modules.items(): │
│ ❱ 1039 │ │ │ tmp_module._modules[name] = make_module( │
│ 1040 │ │ │ │ submodule, TracedMo988 │ │ dule, _compilation_unit=None │
│ 1041 │ │ │ ) │
│ 1042 │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:560 in make_module │
│ │
│ 557 │ else: │
│ 558 │ │ if _module_class is None: │
│ 559 │ │ │ _module_class = TopLevelTracedModule │
│ ❱ 560 │ │ return _module_class(mod, _compilation_unit=_compilation_unit) │
│ 561 │
│ 562 │
│ 563 def wrap_check_inputs(check_inputs): │
│ │
│ /home/dutxutengfei/anaconda3/envs/open-988 │ │ mmlab/lib/python3.8/site-packages/torch/jit/_trace │
│ .py:988 in __init__ │
│ │
│ 985 │ def __init__(self, orig, id_set=None, _compilation_unit=None): │
│ 986 │ │ # XXX: orig can be a nn.Module or a function! │
│ 987 │ │ super(TracedModule, self).__init__() │
│ ❱ 988 │ │ assert isinstance(orig, torch.nn.Module) │
│ 989 │ │ │
│ 990 │ │ # Copy a subset of `orig` to a temporary nn.Module. │
│ 991 │ │ # This is a way to customize what will actually get compiled by create_scr
从这个图看我的dropout应该没有问题
我严重怀疑是我的模型自定义导致tensorboard画图命令报错。
但是，我没有解决
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