项目场景：

PyTorch 报错：TypeError: exceptions must derive from BaseException

其实是个低级错误，我个人认为是因为没有找到要运行的载体。

问题描述

在 base_options.py 里面设置 --netG 的参数只能在这几个里面选择：

self.parser.add_argument('--netG', type=str, default='p2hed', choices=['p2hed', 'refineD', 'p2hed_att'], help='selects model to use for netG')

但是在选择 netG 时的代码写成了：

def define_G(input_nc, output_nc, ngf, netG, n_downsample_global=3, n_blocks_global=9, n_local_enhancers=1, n_blocks_local=3, norm='instance', gpu_ids=[]):    norm_layer = get_norm_layer(norm_type=norm)     if netG == 'p2hed':    netG = DDNet_p2hED(input_nc, output_nc, ngf, n_downsample_global, n_blocks_global, norm_layer)elif netG == 'refineDepth':netG = DDNet_RefineDepth(input_nc, output_nc, ngf, n_downsample_global, n_blocks_global, n_local_enhancers, n_blocks_local, norm_layer)elif netG == 'p2h_noatt':        netG = DDNet_p2hed_noatt(input_nc, output_nc, ngf, n_downsample_global, n_blocks_global, n_local_enhancers, n_blocks_local, norm_layer)else:raise('generator not implemented!')#print(netG)if len(gpu_ids) > 0:assert(torch.cuda.is_available())   netG.cuda(gpu_ids[0])netG.apply(weights_init)return netG

原因分析：

注意，没有 ‘rfineD’ 这个选项，所以当运行代码时，程序找不到 netG 该选择那个网络，故而报错。

解决方案：

其实，把上面那个代码里面的 “ elif netG == 'refineDepth': ” 改成 “elif netG == 'refineD':” 就可以了。

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PyTorch 报错：TypeError: exceptions must derive from BaseException

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