File "train_rcnn.py", line 195, in <module> model = PointRCNN(num_classes=train_loader.dataset.num_class, use_xyz=True, mode='TRAIN') File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/point_rcnn.py", line 15, in __init__ self.rpn = RPN(use_xyz=use_xyz, mode=mode) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/rpn.py", line 17, in __init__ self.backbone_net = MODEL.get_model(input_channels=int(cfg.RPN.USE_INTENSITY), use_xyz=use_xyz) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 97, in get_model return Pointnet2MSG(input_channels=input_channels, use_xyz=use_xyz) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 125, in __init__ SelfAttention(channel_out=channel_out) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'channel_out'

这个错误提示的意思是，在 "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py" 文件的第 125 行，SelfAttention() 函数不支持 'channel_out' 这个参数。可能是版本更新或者代码改动导致的。你需要检查一下代码，看看是否有相应的参数名字改动或者参数不需要了。你可以查看一下 SelfAttention() 函数的定义，看看它需要哪些参数，并且检查你传给它的参数是否正确。

相关问题

"ottom_up_dataset.py\", line 8, in <module> from xtcocotools.coco import coco"

“ottom_up_dataset.py\", line 8, in <module> from xtcocotools.coco import coco"这个错误是由于在 'ottom_up_dataset.py'这个文件的第8行引入 'xtcocotools.coco'模块时出现的。这个错误可能是由于两种可能的原因导致的。

第一种可能是缺少所需的依赖库。 'ottom_up_dataset.py'文件需要 'xtcocotools.coco'模块，但是该模块可能没有正确安装或者没有找到。解决这个问题的一种方法是确保你已经正确安装了 'xtcocotools'依赖库，并且该库的版本与 'ottom_up_dataset.py'文件所需的版本相匹配。

第二种可能是文件路径错误。该错误出现在 'ottom_up_dataset.py'文件的第8行，可能是因为 'xtcocotools.coco'模块的路径没有被正确设置。解决这个问题的一种方法是检查文件路径设置是否正确，并且确保 'xtcocotools.coco'模块的位置与文件路径相匹配。

无论是哪种原因导致的错误，都需要进行调试和排查。通过确认依赖库的正确安装和版本，以及检查文件路径设置是否正确，可以尝试解决这个问题并让 'ottom_up_dataset.py'文件正常运行。

y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()

`y_train = train_loader.dataset.train_labels.numpy()` 这行代码将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组并赋值给变量 `y_train`。

在这行代码中，`train_loader` 是一个数据加载器对象，`train_loader.dataset` 是该加载器对应的数据集对象。`train_labels` 是数据集对象中的一个属性，它代表训练数据集的标签。

`numpy()` 是一个 NumPy 数组的方法，它将 PyTorch 张量（tensor）对象转换为 NumPy 数组。

通过这行代码，将训练数据集的标签转换为 NumPy 数组，并将结果赋值给变量 `y_train`。你可以在后续的代码中使用 `y_train` 来处理或分析训练数据集的标签数据。