attempt_node = random.choice(list(all_node_attempt[i])) File "D:\Python3.10.8\lib\random.py", line 378, in choice return seq[self._randbelow(len(seq))] IndexError: list index out of range
时间: 2024-02-19 20:58:06 浏览: 22
根据你提供的错误信息,这个错误是由于尝试在一个空列表中进行随机选择导致的。你需要检查代码,确保在使用 `all_node_attempt[i]` 之前,该列表已经被正确初始化并且不为空。你可以使用 `print()` 语句调试代码,查看变量的值是否符合预期。同时,你也可以添加一些条件来避免对空列表进行操作,例如:
```
if all_node_attempt[i]:
attempt_node = random.choice(list(all_node_attempt[i]))
else:
# 处理空列表的情况
```
相关问题
E/Perf: getFolderSize() : Exception_1 = java.lang.NullPointerException: Attempt to get length of null array
这个错误通常表示你的代码中有一个数组没有被正确初始化,因此它的长度为 null,无法获取其长度。你可以检查你的代码并确保所有的数组都被正确初始化。你还可以尝试使用断言来确保数组不为 null。例如:
```java
assert myArray != null;
int length = myArray.length;
```
这样,如果 myArray 为 null,代码就会抛出 AssertionError,而不是 NullPointerException。
import torchimport cv2import numpy as npfrom models.experimental import attempt_loadfrom utils.general import non_max_suppressionclass YoloV5Detector: def __init__(self, model_path, conf_thresh=0.25, iou_thresh=0.45): self.conf_thresh = conf_thresh self.iou_thresh = iou_thresh self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.model = attempt_load(model_path, map_location=self.device) self.model.eval() def detect(self, image_path): img = cv2.imread(image_path) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) img = img.transpose(2, 0, 1) img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(self.device).float() / 255.0 # Run inference with torch.no_grad(): results = self.model(img, size=img.shape[-2:]) results = non_max_suppression(results, conf_thres=self.conf_thresh, iou_thres=self.iou_thresh) return results
这是一个使用 YOLOv5 模型进行目标检测的 Python 代码。该类 YoloV5Detector 包含了模型加载、图片预处理和推理的功能。具体来说,会使用 OpenCV 库读取图片,将其转换为 RGB 格式,然后转换为 PyTorch 的 Tensor 格式,并将其送入 YOLOv5 模型中进行推理。最后,使用非极大值抑制算法(NMS)筛选出检测出来的物体,并返回结果。其中,conf_thresh 和 iou_thresh 分别表示置信度和重叠阈值,可以通过调整这两个参数来控制检测结果的准确率和召回率。