程序提示AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'，优化程序def compute(self): t1 = time.time() depth = np.asarray(self.depth, dtype=np.uint16).T # depth[depth==65535]=0 self.Z = depth / self.depth_scale fx, fy, cx, cy = self.camera_intrinsics X = np.zeros((self.width, self.height)) Y = np.zeros((self.width, self.height)) for i in range(self.width): X[i, :] = np.full(X.shape[1], i) self.X = ((X - cx / 2) * self.Z) / fx for i in range(self.height): Y[:, i] = np.full(Y.shape[0], i) self.Y = ((Y - cy / 2) * self.Z) / fy data_ply = np.zeros((6, self.width * self.height)) data_ply[0] = self.X.T.reshape(-1) data_ply[1] = -self.Y.T.reshape(-1) data_ply[2] = -self.Z.T.reshape(-1) img = np.array(self.rgb, dtype=np.uint8) data_ply[3] = img[:, :, 0:1].reshape(-1) data_ply[4] = img[:, :, 1:2].reshape(-1) data_ply[5] = img[:, :, 2:3].reshape(-1) self.data_ply = data_ply t2 = time.time() print('calcualte 3d point cloud Done.', t2 - t1)

这个错误通常是由于数组或矩阵为空，导致无法获取其形状信息。你可以在程序中增加一些判断语句，避免出现这种情况。比如，在计算前可以先检查输入的 depth、camera_intrinsics 和 rgb 是否为空，若为空则直接返回或抛出异常；或者在计算过程中可以增加一些条件判断，例如：

if self.depth is None or self.camera_intrinsics is None or self.rgb is None:
    # 输入数据为空，直接返回或抛出异常
    return
if self.depth.size == 0:
    # depth为空数组，直接返回或抛出异常
    return
# ...

此外，你也可以打印出一些中间变量的形状信息，以便在出现问题时更容易定位错误。例如，你可以在计算 self.X 和 self.Y 时增加以下代码：

print('Shape of X:', X.shape)
print('Shape of Y:', Y.shape)

这样可以方便地查看 X 和 Y 是否有正确的形状。如果仍然无法解决问题，建议提供更多代码和错误信息，以便更好地排查问题。

相关问题

AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[18], line 21 19 data, target = data.cuda(), target.cuda() 20 # clear the gradients of all optimized variables ---> 21 optimizer.zero_grad() 22 # forward pass: compute predicted outputs by passing inputs to the model 23 output = model(data) AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'zero_grad'

这个错误表明你尝试在一个空对象上调用 `zero_grad()` 方法。通常情况下，这是因为你没有正确地定义或初始化优化器对象。

请确保你已经正确地创建了优化器对象，并将其赋值给 `optimizer` 变量。例如，对于常见的优化器如 Adam，你可以按照以下方式进行初始化：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

确保在调用 `optimizer.zero_grad()` 之前，`optimizer` 对象已经被正确地定义和初始化。