升级PyTorch1.9后运行fashion-compatibility代码出现numpy采样报错如何修复

问题场景 #

CentOS 7 GPU环境下将3年前的旧版PyTorch升级到稳定版1.9后，未修改原论文代码直接运行出现两类异常：

• 运行启动阶段首先触发transforms.Scale弃用警告
• DataLoader加载数据阶段抛出ValueError，错误栈指向polyvore_outfits.py的sample_negative方法中choice = np.random.choice(candidate_sets)代码行，底层报错信息为执行numpy.random.mtrand.RandomState.choice时，传入的dict_keys对象无法被识别为整数，提示输入a必须是一维数组或整数

快速修复方案 #

1. 修复transforms.Scale弃用警告 #

• 触发原因：PyTorch 0.11及以上版本将transforms.Scale接口重命名为transforms.Resize，旧接口被标记为弃用
• 操作方法：全局搜索代码中所有transforms.Scale调用，直接替换为transforms.Resize即可，两个接口参数规则完全兼容，无需额外调整参数

2. 修复np.random.choice参数类型报错 #

• 触发原因：Python 3.6及以上版本中dict.keys()返回的是dict_keys视图对象而非列表，较高版本的numpy不支持直接将dict_keys作为参数传入np.random.choice，升级PyTorch时连带升级的numpy版本触发了该兼容性问题
• 操作方法：找到报错行choice = np.random.choice(candidate_sets)，修改为choice = np.random.choice(list(candidate_sets))，手动将dict_keys转为列表即可解决，无需修改其他业务逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mona Jalal