p.sampler_name = sd_samplers.samplers[preview_sampler_index].name TypeError: list indices must be integers or slices, not str这个报错怎么解决

时间: 2024-10-24 08:15:25 浏览: 58
这个错误通常出现在尝试通过字符串索引来访问列表(list)元素时,而Python期望的是整数或切片(slices)。在这个上下文中,`sd_samplers.samplers`似乎是一个列表,而`preview_sampler_index`可能是你想获取的某个特定样例的索引,但它却被赋予了一个字符串值。 要解决这个问题,你需要确认`preview_sampler_index`是否确实是一个有效的索引,它应该是一个整数。如果它本来应该是字符串,需要确保它引用的是一个正确的键(key),而不是一个可以直接作为索引的数字。 这里是一些可能的解决方案步骤: 1. 检查变量 `preview_sampler_index` 的类型,确保它是 `int` 类型: ```python if isinstance(preview_sampler_index, int): # 进行后续操作... else: print("Error: preview_sampler_index 应该是一个整数") ``` 2. 如果 `preview_sampler_index` 实际上是要从字典或键值对中获取的值,那么你需要先找到对应的键: ```python preview_key = 'your_string_key' # 替换为实际的键名 preview_sampler = sd_samplers[samplers.keys().index(preview_key)] ``` 3. 确保 `samplers` 列表有一个名为 `preview_sampler_index` 的条目,如果没有,则需要检查你的代码逻辑是否有误。
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'''Training script. ''' import os from tqdm import tqdm import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader from torch.optim import Adam, lr_scheduler from torchsummary import summary from torchvision import transforms import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp from models.resnet50 import ResNet50 from runtime_args import args from load_dataset import LoadDataset from plot import plot_loss_acc from helpers import calculate_accuracy device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() and args.device == 'gpu' else 'cpu') if not os.path.exists(args.graphs_folder) : os.mkdir(args.graphs_folder) model_save_folder = 'resnet_cbam/' if args.use_cbam else 'resnet/' if not os.path.exists(model_save_folder) : os.mkdir(model_save_folder) def train(gpu, args): '''Init models and dataloaders and train/validate model. ''' rank = args.rank * args.gpus + gpu world_size = args.gpus * args.nodes dist.init_process_group(backend='nccl', init_method='env://', world_size=world_size, rank=rank) model = ResNet50(image_depth=args.img_depth, num_classes=args.num_classes, use_cbam=args.use_cbam) torch.cuda.set_device(gpu) model.cuda(gpu) optimizer = Adam(model.parameters(), lr=args.learning_rate) lr_decay = lr_scheduler.ExponentialLR(optimizer, gamma=args.decay_rate) criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss().cuda(gpu) summary(model, (3, 224, 224)) model = nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[gpu]) train_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=True, transform=transforms.ToTensor()) test_dataset = LoadDataset(dataset_folder_path=args.data_folder, image_size=args.img_size, image_depth=args.img_depth, train=False, transform=transforms.ToTensor()) train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSample

0. Metadata/Provenance study.set_user_attr('pykeen_version', get_version()) study.set_user_attr('pykeen_git_hash', get_git_hash()) # 1. Dataset # FIXME difference between dataset class and string # FIXME how to handle if dataset or factories were set? Should have been # part of https://github.com/mali-git/POEM_develop/pull/483 study.set_user_attr('dataset', dataset) # 2. Model model: Type[Model] = get_model_cls(model) study.set_user_attr('model', normalize_string(model.__name__)) logger.info(f'Using model: {model}') # 3. Loss loss: Type[Loss] = model.loss_default if loss is None else get_loss_cls(loss) study.set_user_attr('loss', normalize_string(loss.__name__, suffix=_LOSS_SUFFIX)) logger.info(f'Using loss: {loss}') # 4. Regularizer regularizer: Type[Regularizer] = ( model.regularizer_default if regularizer is None else get_regularizer_cls(regularizer) ) study.set_user_attr('regularizer', regularizer.get_normalized_name()) logger.info(f'Using regularizer: {regularizer}') # 5. Optimizer optimizer: Type[Optimizer] = get_optimizer_cls(optimizer) study.set_user_attr('optimizer', normalize_string(optimizer.__name__)) logger.info(f'Using optimizer: {optimizer}') # 6. Training Loop training_loop: Type[TrainingLoop] = get_training_loop_cls(training_loop) study.set_user_attr('training_loop', training_loop.get_normalized_name()) logger.info(f'Using training loop: {training_loop}') if training_loop is SLCWATrainingLoop: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = get_negative_sampler_cls(negative_sampler) study.set_user_attr('negative_sampler', negative_sampler.get_normalized_name()) logger.info(f'Using negative sampler: {negative_sampler}') else: negative_sampler: Optional[Type[NegativeSampler]] = None # 7. Training stopper: Type[Stopper] = get_stopper_cls(stopper) if stopper is EarlyStopper and training_kwargs_ranges and 'epochs' in training_kwargs_ranges: raise ValueError('can not use early stopping while optimizing epochs') # 8. Evaluation evaluator: Type[Evaluator] = get_evaluator_cls(evaluator) study.set_user_attr('evaluator', evaluator.get_normalized_name()) logger.info(f'Using evaluator: {evaluator}') if metric is None: metric = 'adjusted_mean_rank' study.set_user_attr('metric', metric) logger.info(f'Attempting to {direction} {metric}')解释

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