该报错发生在使用 h5py 读取 h5 文件后对数据集类型进行转化过程中。具体代码如下：

data = h5py.File(file_path)
gt = data["gt"][...]
gt = np.asarray(gt, dtype=np.float32)
# 报错位置
self.gt = torch.from_numpy(gt)
# 报错位置

将变量 gt 从 numpy 数组类型转化 torch 张量类型操作，发生输入类型 numpy.array 不匹配 要求类型 np.array ，但实际上这两者是相同的。对于该问题，第一时间其实能猜测到应当是 numpy 版本或 torch 版本之间可能存在冲突。因此，查询可知：PyTorch 2.1.x 系列目前对 NumPy 2.0 的兼容性不完全。

解决方式：降低 numpy 版本至 1.X 即可（1.26.4）

pip install numpy==1.26.4

同时，需要修改原代码中 gt 读取方式：

# from
gt = data["gt"][...]
# to
gt = data["gt"]

解释： gt = data["gt"]，返回 h5py.Dataset 对象（指向 HDF5 中 "gt" 的数据），数据并没有立即加载。gt = data["gt"][...]或 gt = data["gt"][:]，立即读取并尝试转换为 NumPy 数组，h5py 会尝试将底层数据拷贝并转为标准 np.ndarray，因此容易发生另一错误：ValueError: Insufficient precision in available types to represent (XX, XX, XX…)。

打印检查：

# numpy 2.0.1 
print(type(gt))
# 输出结果：<class 'numpy.ndarray'>  

# numpy 1.26.4
print(type(gt))
# 输出结果：<class 'numpy.ndarray'>