File "D:\PSMNet-TensorFlow-master\utils\data_loader.py", line 39, in generator shuffled_left_data.append(train_left[i]) IndexError: list index out of range
时间: 2024-02-25 13:58:01 浏览: 38
这个错误通常意味着你正在尝试访问列表中不存在的索引。在这个代码片段中,根据错误消息,这个错误似乎是由于 `train_left` 列表的长度小于 `batch_size` 参数值导致的。
你可以通过在访问 `train_left` 列表之前先检查其长度来解决此错误,例如:
```
if len(train_left) < batch_size:
# 处理列表长度小于 batch_size 的情况
else:
# 普通情况下的处理
```
或者,你也可以在代码中添加一些断言语句,以确保列表的长度符合预期:
```
assert len(train_left) >= batch_size, "train_left does not contain enough elements"
```
这将在列表长度小于 `batch_size` 时引发 `AssertionError` 异常,并在控制台中显示自定义错误消息。
如果你需要更多帮助,请提供更多的上下文信息,例如你的完整代码片段以及完整的错误消息。
相关问题
No. of samples: 803 Traceback (most recent call last): File "D:/Github/test/C3D-LSTM--PyTorch-master/train_c3d_lstm.py", line 215, in <module> main() File "D:/Github/test/C3D-LSTM--PyTorch-master/train_c3d_lstm.py", line 189, in main train_phase(train_dataloader, optimizer, criterion, epoch) File "D:/Github/test/C3D-LSTM--PyTorch-master/train_c3d_lstm.py", line 86, in train_phase for data in train_dataloader: File "D:\miniconda3\envs\test01\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 521, in __next__ data = self._next_data() File "D:\miniconda3\envs\test01\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 561, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\miniconda3\envs\test01\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\miniconda3\envs\test01\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\Github\test\C3D-LSTM--PyTorch-master\data_loader.py", line 84, in __getitem__ images[i] = load_image_train(image_list[i], hori_flip, transform) IndexError: list index out of range
根据你提供的错误信息,可以看出在训练C3D-LSTM模型时出现了"IndexError: list index out of range"错误。根据错误堆栈信息,问题出现在`data_loader.py`文件的第84行,具体是在`__getitem__`方法中的`images[i] = load_image_train(image_list[i], hori_flip, transform)`这行代码。
这个错误通常表示你正在尝试访问一个超出列表范围的索引位置。根据错误信息,可能是`image_list`列表的长度小于`i`,导致无法访问到`image_list[i]`。
解决这个问题的方法是检查`image_list`列表的长度以及如何创建和更新它。确保`i`的值不超过列表的有效索引范围,以避免超出列表范围的错误。
可以通过添加一些打印语句来调试代码,例如在`data_loader.py`文件中的`__getitem__`方法中添加以下代码来查看`image_list`的长度:
```python
print(len(image_list))
```
这样可以确认`image_list`列表的长度是否与你预期的一样,并检查为什么在某些情况下会出现“list index out of range”的错误。
WARNING:tensorflow:From D:\PSMNet-TensorFlow-master\models\model_utils.py:66: calling softmax (from tensorflow.python.ops.nn_ops) with dim is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: dim is deprecated, use axis instead filtered_cost_volume: (8, 128, 256, 512) probability_volume: (8, 128, 256, 512)
这个警告是因为在 TensorFlow 2.0 中,`dim` 参数已被弃用,应该使用 `axis` 参数代替。因此,你需要将代码中所有使用 `dim` 参数的函数都修改为使用 `axis` 参数。例如,将:
```
import tensorflow as tf
x = tf.nn.softmax(logits, dim=1)
```
改为:
```
import tensorflow as tf
x = tf.nn.softmax(logits, axis=1)
```
这样就不会再出现这个警告了。
如果你不想看到这个警告,可以添加以下代码:
```
import logging
logging.getLogger('tensorflow').disabled = True
```
这将禁用 TensorFlow 的所有警告和信息输出。不过,这可能会使你在调试代码时失去一些有用的信息。
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