在pytorch中使用Pycools进行缩放的Yolo v4时出现问题：numpy版本难题

Question

我的背景是

python 3.9 numpy 1.21.0 cuda 10.2

现在我在接收两条错误消息时遇到问题

一是: 错误：Pycools无法运行：“numpy.float64”对象不能解释为整数

二是: 错误：pycocotools无法运行：numpy.ndarray大小已更改，可能表示二进制不兼容。C头预期为88，PyObject预期为80

情况是，我寻找封闭式问题并找到了解决方案。 对于第一个错误，对numpy进行降级是许多人的解决方案。（减至1.16.5）

对于第二个错误，升级numpy是许多人的解决方案。（高达1.21.0）

所以如果我升级numpy，第一个问题出现，降级，第二个问题出现。相反的解决方案

我一直试图在不降低numpy等级的情况下解决第一个错误，但效果不太好

这是下面的问题代码

   # Save JSON
    if save_json and len(jdict):
        f = 'detections_val2017_%s_results.json' % \
            (weights.split(os.sep)[-1].replace('.pt', '') if isinstance(weights, str) else '')  # filename
        print('\nCOCO mAP with pycocotools... saving %s...' % f)
        with open(f, 'w') as file:
            json.dump(jdict, file)

        try:  # https://github.com/cocodataset/cocoapi/blob/master/PythonAPI/pycocoEvalDemo.ipynb
# THIS IS WHERE THE CODE STOPS WHEN SECOND ERROR OCCURS
            from pycocotools.coco import COCO
            from pycocotools.cocoeval import COCOeval
            imgIds = [int(Path(x).stem) for x in dataloader.dataset.img_files]
            cocoGt = COCO(glob.glob('../coco/annotations/instances_val*.json')[0])  # initialize COCO ground truth api
            cocoDt = cocoGt.loadRes(f)  # initialize COCO pred api
#THIS IS WHERE THE CODE STOPS WHEN FIRST ERROR OCCURS
            cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox')
            cocoEval.params.imgIds = imgIds  # image IDs to evaluate
            cocoEval.evaluate()
            cocoEval.accumulate()
            cocoEval.summarize()
            map, map50 = cocoEval.stats[:2]  # update results (mAP@0.5:0.95, mAP@0.5)
        except Exception as e:
            print('ERROR: pycocotools unable to run: %s' % e)

下面是每个cocoGt和cocoDt的值和类型

<；位于0x000002351F4CE6A0处的pycocotools.coco.coco对象>； <；“椰子醇.椰子油.椰子油”类>

<；位于0x000002351F4E58E0处的pycotools.coco.coco对象>； <；“椰子醇.椰子油.椰子油”类>

cocoEval=cocoEval（cocoGt，cocoDt，'bbox'） 我认为这部分是代码中最可疑的部分 我试图用int覆盖值（cocoGt，cocoDt），但显示错误时无效： int（）参数必须是字符串、类似字节的对象或数字，而不是“COCO”

下面是cocoeval.py的一部分，其中包含定义cocoeval=cocoeval（cocoGt，cocoDt，'bbox'），以防它可能是有用的信息

    def __init__(self, cocoGt=None, cocoDt=None, iouType='segm'):
        '''
        Initialize CocoEval using coco APIs for gt and dt
        :param cocoGt: coco object with ground truth annotations
        :param cocoDt: coco object with detection results
        :return: None
        '''
        if not iouType:
            print('iouType not specified. use default iouType segm')

        self.cocoGt   = cocoGt              # ground truth COCO API
        self.cocoDt   = cocoDt              # detections COCO API
        self.params   = {}                  # evaluation parameters
        self.evalImgs = defaultdict(list)   # per-image per-category evaluation results [KxAxI] elements
        self.eval     = {}                  # accumulated evaluation results
        self._gts = defaultdict(list)       # gt for evaluation
        self._dts = defaultdict(list)       # dt for evaluation
        self.params = Params(iouType=iouType) # parameters
        self._paramsEval = {}               # parameters for evaluation
        self.stats = []                     # result summarization
        self.ious = {}                      # ious between all gts and dts
        if not cocoGt is None:
            self.params.imgIds = sorted(cocoGt.getImgIds())
            self.params.catIds = sorted(cocoGt.getCatIds())

非常感谢您抽出时间