Пожалуйста, посмотрите, можно ли это исправить?
image 1/4 inference\images\1.png: torch.Size([1, 20160, 6])
E:\traffic_violation_detection\gitee_jiangmaowei\utils\utils.py:883: UserWarning: Создание тензора из списка numpy.ndarrays выполняется крайне медленно. Рассмотрите возможность преобразования списка в один numpy.ndarray с помощью numpy.array() перед преобразованием в тензор. (Вызвано внутренне в C:\cb\pytorch_1000000000000\work\torch\csrc\utils\tensor_new.cpp:264.)
preds = model(torch.Tensor(ims).to(d.device)) # classifier prediction
b'truck 0.86' 0 51 265 334
E:\traffic_violation_detection\gitee_jiangmaowei\utils\utils_1.py:82: UserWarning: Конструкторы torch.cuda.DtypeTensor больше не рекомендуются. Лучше использовать такие методы, как torch.tensor(data, dtype=, device='cuda') для создания тензоров. (Вызвано внутренне в C:\cb\pytorch_1000000000000\work\torch\csrc\tensor\python_tensor.cpp:85.)
anchor_w = FloatTensor(scaled_anchors).index_select(1, LongTensor([0]))
image 2/4 inference\images\2.png: torch.Size([1, 12600, 6])
traceback (most recent call last):
File "E:\traffic_violation_detection\gitee_jiangmaowei\detect_car.py", line 188, in
detect()
File "E:\traffic_violation_detection\gitee_jiangmaowei\detect_car.py", line 80, in detect
pred, plat_num = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s)
File "E:\traffic_violation_detection\gitee_jiangmaowei\utils\utils.py", line 910, in apply_classifier
plat_num=np.array(preb_labels)
ValueError: установка элемента массива с последовательностью. Запрошенный массив имеет неоднородную форму после 1 измерения. Обнаруженная форма была (3,) + неоднородная часть.