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

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

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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。

def train_test(X, y, X1, y1, X2, y2, dataset_name, emotion_class, groupsLabel, groupsLabel1, spot_multiple, final_subjects, final_emotions, final_samples, final_dataset_spotting, k, k_p, expression_type, epochs_spot=10, epochs_recog=100, spot_lr=0.0005, recog_lr=0.0005, batch_size=32, ratio=5, p=0.55, spot_attempt=1, recog_attempt=1, train=False): start = time.time() loso = LeaveOneGroupOut() subject_count = 0 total_gt_spot = 0 metric_final = MeanAveragePrecision2d(num_classes=1) adam_spot = keras.optimizers.Adam(lr=spot_lr) adam_recog = keras.optimizers.Adam(lr=recog_lr) model_spot = MEAN_Spot(adam_spot) weight_reset_spot = model_spot.get_weights() #Initial weights

这段代码是一个用 Keras 训练模型的函数。其中，它的参数包括输入数据 X 和标签 y，测试数据 X1 和标签 y1，验证数据 X2 和标签 y2，以及其他一些训练参数，例如学习率、批量大小、训练轮数等等。

模型的训练主要分为两个阶段：首先是 MEAN_Spot 模型的训练，然后是训练识别模型。在训练过程中，使用了 LeaveOneGroupOut 交叉验证方法，以避免过拟合。

此外，该函数还定义了一个 MeanAveragePrecision2d 类型的指标 metric_final，用于评估模型性能。最后，函数返回了模型的训练时间、总共正确识别的样本数以及 MEAN_Spot 模型的初始权重 weight_reset_spot。