class args(): # training args epochs = 4 #"number of training epochs, default is 2" batch_size = 4 #"batch size for training, default is 4" dataset = "MSCOCO 2014 path" HEIGHT = 256 WIDTH = 256 save_model_dir = "models" #"path to folder where trained model will be saved." save_loss_dir = "models/loss" # "path to folder where trained model will be saved." image_size = 256 #"size of training images, default is 256 X 256" cuda = 1 #"set it to 1 for running on GPU, 0 for CPU" seed = 42 #"random seed for training" ssim_weight = [1,10,100,1000,10000] ssim_path = ['1e0', '1e1', '1e2', '1e3', '1e4'] lr = 1e-4 #"learning rate, default is 0.001" lr_light = 1e-4 # "learning rate, default is 0.001" log_interval = 5 #"number of images after which the training loss is logged, default is 500" resume = None resume_auto_en = None resume_auto_de = None resume_auto_fn = None # for test Final_cat_epoch_9_Wed_Jan__9_04_16_28_2019_1.0_1.0.model model_path_gray = "./models/densefuse_gray.model" model_path_rgb = "./models/densefuse_rgb.model"

时间: 2024-04-22 08:25:37 浏览: 175
这段代码定义了一个名为`args`的类，其中包含了许多训练和模型参数的设置。 下面是一些重要的参数： - `epochs`: 训练的轮数，默认为4。 - `batch_size`: 训练时的批大小，默认为4。 - `dataset`: 数据集的路径，默认为"MSCOCO 2014 path"。 - `HEIGHT`和`WIDTH`: 训练图像的高度和宽度，默认为256。 - `save_model_dir`和`save_loss_dir`: 保存训练模型和损失的文件夹路径。 - `image_size`: 训练图像的大小，默认为256。 - `cuda`: 是否使用GPU进行训练，1表示使用GPU，0表示使用CPU。 - `seed`: 随机种子，默认为42。 - `ssim_weight`和`ssim_path`: SSIM权重和路径的设置。 - `lr`和`lr_light`: 学习率的设置。 - `log_interval`: 训练损失记录间隔，默认为5。 - `resume_*`: 恢复训练时的模型路径。 最后两个参数`model_path_gray`和`model_path_rgb`是用于测试的模型路径。 请注意，这段代码只是定义了这些参数的初始值，并没有实际使用它们。在实际使用时，你可以根据需要修改这些参数的值。
相关问题

深度学习train中报错IndexError: list index out of range在train_net(net_type=net_type, net=net, epochs=args.epochs, batch_size=args.batchsize, warm_epochs=args.warm_epochs, lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay, device=device, img_scale=scale, apex=if_apex)是因为什么

这个错误通常表示在训练过程中访问了一个超出列表范围的索引。可能有几个原因导致这个错误发生： 1. 数据集问题：检查数据集的完整性和正确性，确保没有缺失值或不完整的样本。 2. 数据加载器问题：检查数据加载器的配置，确保正确地加载和处理数据。 3. 网络模型问题：检查网络模型的配置，确保输入和输出的维度匹配。 4. 训练参数问题：检查训练过程中的参数设置，例如批大小、学习率等，确保它们与数据和网络模型相适应。 5. 训练循环问题：检查训练循环的实现，确保在每个迭代中正确地访问数据和标签。 仔细检查以上可能的原因，并逐一解决问题，通常可以解决这个错误。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更具体地帮助您。

from transformers import Trainer, TrainingArguments training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16, per_device_eval_batch_size=64, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', logging_steps=10, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, ) trainer.train()

这段代码是使用Hugging Face的Transformers库训练一个模型，具体来说是使用Trainer类和TrainingArguments类来进行训练。其中的参数设置包括： - output_dir：输出模型和日志的目录。 - num_train_epochs：训练的轮数。 - per_device_train_batch_size：每个设备上的训练批量大小。 - per_device_eval_batch_size：每个设备上的评估批量大小。 - warmup_steps：学习率线性预热的步数。 - weight_decay：权重衰减的系数。 - logging_dir：日志输出目录。 - logging_steps：每多少步输出一次日志。 之后，利用Trainer来训练模型，传入模型、参数和训练数据集。
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if __name__ == "__main__": args = parse_args() print("A list all args: \n======================") pprint(vars(args)) print() #设置 CPU 生成随机数的种子 ，方便下次复现实验结果。 torch.manual_seed(args.seed) np.random.seed(args.seed) #路径拼接文件路径，可以传入多个路径 PATH = os.path.join("resources", args.data) EMBEDDING_PATH = "resources/" static_feat = ["sex", "age", "pur_power"] dynamic_feat = ["category", "shop", "brand"] device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") n_epochs = args.n_epochs batch_size = args.batch_size lr = args.lr item_embed_size = args.embed_size feat_embed_size = args.embed_size hidden_size = (256, 128) #CosineEmbeddingLoss余弦相似度损失函数，用于判断输入的两个向量是否相似 #BCEWithLogitsLoss就是把Sigmoid-BCELoss合成一步,计算交叉损失熵 criterion = ( nn.CosineEmbeddingLoss() if args.loss == "cosine" else nn.BCEWithLogitsLoss() ) #lower将字符串中的所有大写字母转换为小写字母 criterion_type = ( "cosine" if "cosine" in criterion.__class__.__name__.lower() else "bce" ) neg_label = -1. if criterion_type == "cosine" else 0. neg_item = args.neg_item columns = ["user", "item", "label", "time", "sex", "age", "pur_power", "category", "shop", "brand"] ( n_users, n_items, train_user_consumed, eval_user_consumed, train_data, eval_data, user_map, item_map, feat_map#feature是特征比如数据集里 age, brand 之类的 ) = process_feat_data( PATH, columns, test_size=0.2, time_col="time", static_feat=static_feat, dynamic_feat=dynamic_feat ) print(f"n_users: {n_users}, n_items: {n_items}, " f"train_shape: {train_data.shape}, eval_shape: {eval_data.shape}") train_user, train_item, train_label = sample_items_random( train_data, n_items, train_user_consumed, neg_label, neg_item ) eval_user, eval_item, eval_label = sample_items_random( eval_d

这个代码段的作用是： 1. 检查当前运行的代码...2. 如果是主程序，则调用 parse_args() 函数解析命令行参数，并将结果保存在 args 变量中； 3. 打印所有解析后的参数列表，并用 pprint() 函数以易于阅读的格式输出。

os.makedirs("2results", exist_ok=True) args = Seq2SeqTrainingArguments( output_dir="2results", # 模型保存路径 num_train_epochs=epochs, do_train=True, do_eval=True, per_device_train_batch_size=batch_size, per_device_eval_batch_size=batch_size, learning_rate=learning_rate, warmup_steps=500, weight_decay=0.001, predict_with_generate=True, logging_dir="logs", logging_steps=500, evaluation_strategy="steps", save_total_limit=3, generation_max_length=max_target_length, # 生成的最大长度 generation_num_beams=1, # beam search load_best_model_at_end=True, )这里面的各个参数是什么意思

这里是对 Seq2Seq 模型训练过程中的参数进行设置，具体解释如下： - output_dir: 模型训练结果保存的路径。 - num_train_epochs: 训练的 epoch 数量，即遍历整个训练数据集的次数。 - do_train: 是否进行训练...

feature_pyramid: true loss_args: type: AutoBCE batch_size: 8 epochs: 100 learning_rate: 0.001

- batch_size: 8：这表示每个训练批次中包含的样本数量为8。批量大小决定了在每次模型更新时用于计算梯度的样本数量。较大的批量大小可以加快训练速度，但可能会导致内存消耗增加。 - epochs: 100：这表示训练...

下面代码转化为paddle2.2.2代码 ：from __future__ import division import os, time, scipy.io import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np import glob import cv2 import argparse from PIL import Image from skimage.measure import compare_psnr,compare_ssim from tensorboardX import SummaryWriter from models import RViDeNet from utils import * parser = argparse.ArgumentParser(description='Pretrain denoising model') parser.add_argument('--gpu_id', dest='gpu_id', type=int, default=0, help='gpu id') parser.add_argument('--num_epochs', dest='num_epochs', type=int, default=33, help='num_epochs') parser.add_argument('--patch_size', dest='patch_size', type=int, default=128, help='patch_size') parser.add_argument('--batch_size', dest='batch_size', type=int, default=1, help='batch_size') args = parser.parse_args() os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = str(args.gpu_id) save_dir = './pretrain_model' if not os.path.isdir(save_dir): os.makedirs(save_dir) gt_paths1 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-02_raw/*.tiff') gt_paths2 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-09_raw/*.tiff') gt_paths3 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-10_raw/*.tiff') gt_paths4 = glob.glob('./data/SRVD_data/raw_clean/MOT17-11_raw/*.tiff') gt_paths = gt_paths1 + gt_paths2 + gt_paths3 + gt_paths4 ps = args.patch_size # patch size for training batch_size = args.batch_size # batch size for training

batch_size = args.batch_size # batch size for training num_epochs = args.num_epochs train_dataset = DatasetDenoising(gt_paths, ps=ps) train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, batch_size=...

if __name__ == "__main__": parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="number of epochs") parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=4, help="size of each image batch") parser.add_argument("--gradient_accumulations", type=int, default=2, help="number of gradient accums before step") parser.add_argument("--model_def", type=str, default="config/yolov3.cfg", help="path to model definition file") parser.add_argument("--data_config", type=str, default="config/coco.data", help="path to data config file") parser.add_argument("--pretrained_weights", type=str, help="if specified starts from checkpoint model") parser.add_argument("--n_cpu", type=int, default=0, help="number of cpu threads to use during batch generation") parser.add_argument("--img_size", type=int, default=416, help="size of each image dimension") parser.add_argument("--checkpoint_interval", type=int, default=1, help="interval between saving model weights") parser.add_argument("--evaluation_interval", type=int, default=1, help="interval evaluations on validation set") parser.add_argument("--compute_map", default=False, help="if True computes mAP every tenth batch") parser.add_argument("--multiscale_training", default=True, help="allow for multi-scale training") opt = parser.parse_args() print(opt)

这段代码是一个 Python 脚本，用于训练 YOLOv3 目标检测模型。它使用 argparse 模块来解析命令行参数，并将这些参数存储在 opt 对象中。这些参数包括训练轮数、批量大小、梯度积累次数、模型定义文件路径、数据配置...

KeyError Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 10 8 history1 = model1.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test,y_test)) 9 # 再训练model2 ---> 10 history2 = model2.fit(x_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(x_test,y_test)) File ~\anaconda3\lib\site-packages\keras\src\utils\traceback_utils.py:70, in filter_traceback.<locals>.error_handler(*args, **kwargs) 67 filtered_tb = _process_traceback_frames(e.traceback) 68 # To get the full stack trace, call: 69 # tf.debugging.disable_traceback_filtering() ---> 70 raise e.with_traceback(filtered_tb) from None 71 finally: 72 del filtered_tb File ~\AppData\Local\Temp_autograph_generated_filejh6by608.py:15, in outer_factory.<locals>.inner_factory.<locals>.tf__train_function(iterator) 13 try: 14 do_return = True ---> 15 retval = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) 16 except: 17 do_return = False KeyError: in user code: 'The optimizer cannot recognize variable dense_1/kernel:0. This usually means you are trying to call the optimizer to update different parts of the model separately. Please call optimizer.build(variables) with the full list of trainable variables before the training loop or use legacy optimizer tf.keras.optimizers.legacy.SGD.

这个错误通常是由于在训练不同的模型时，优化器无法识别变量导致的。...在你的代码中，你需要确保在训练 model2 之前，已经调用了 optimizer.build(variables) 或者使用了旧版优化器。这样可以避免出现这个错误。

请解释以下每一行代码的含义# 导入库 import argparse # 1. 定义命令行解析器对象 parser = argparse.ArgumentParser(description='Demo of argparse') # 2. 添加命令行参数 parser.add_argument('--epochs', type=int, default=30) parser.add_argument('--batch', type=int, default=4) # 3. 从命令行中结构化解析参数 args = parser.parse_args() print(args) epochs = args.epochs batch = args.batch print('show {} {}'.format(epochs, batch))

这段代码是使用Python中的argparse库来解析命令行参数的示例...- 第13和14行将args中的'epochs'和'batch'属性分别赋值给epochs和batch变量。 - 第15行使用format()方法将epochs和batch的值插入到字符串中，并打印出来。

def main(): global args, best_EPE #args = parser.parse_args() args = parser.parse_args(args=[]) save_path = '{},{},{}epochs{},b{},lr{}'.format( args.arch, args.solver, args.epochs, ',epochSize'+str(args.epoch_size) if args.epoch_size > 0 else '', args.batch_size, args.lr) print('=> will save everything to {}'.format(save_path)) if not os.path.exists(save_path): os.makedirs(save_path) train_writer = SummaryWriter(os.path.join(save_path,'train')) test_writer = SummaryWriter(os.path.join(save_path,'test'))

这段代码是一个 Python 函数，函数名为 main()。...同时，函数还使用全局变量 args 和 best_EPE。其中，args 是通过解析命令行参数得到的一个 argparse.Namespace 对象，best_EPE 则是一个最佳 EPE 值。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as plt from model import MLP import torch.optim as optim import torch import torch.nn as nn import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--batchSize', type=int, default=4, help='input batch size') parser.add_argument('--nEpochs', type=int, default=100, help='number of epochs to train for') parser.add_argument('--LR', type=float, default=0.001, help='learning rate for net') opt = parser.parse_args() # 数据集预处理 df = pd.read_csv("C:/Users/shen/Desktop/housing.csv", delim_whitespace=True) # Turn into Numpy arrays arr = df.to_numpy(dtype='float') # Split the features and the labels X = arr[:, :-1] y = np.expand_dims(arr[:, -1], 1) ones = np.ones((X.shape[0], 1)) X_new = np.hstack((ones, X)) # Split the dataset into train set and test set indices = np.random.permutation(X_new.shape[0]) train_indices, test_indices = indices[:int(0.9*X_new.shape[0])], indices[int(0.9*X_new.shape[0]):] X_train, X_test = X_new[train_indices, :], X_new[test_indices, :] y_train, y_test = y[train_indices, :], y[test_indices, :] model = MLP() device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) model.train() optim_model = optim.Adam(model.parameters(), lr=opt.LR)#Adam优化器 # for epoch in range(opt.nEpochs): # # START CODE HERE # # END CODE HERE # torch.save(model.state_dict(),"C:/Users/shen/Desktop/checkpoint/net_weight.pth")帮我解释这里面每行代码的意思

这段代码主要是在导入一些Python的库（如numpy，pandas，...接下来使用argparse库创建了一个命令行参数解析器，可以通过命令行来指定一些参数（比如batchSize，nEpochs和LR）。最后通过parse_args()函数解析这些参数。

val_dataset = get_segmentation_dataset(args.dataset, split='val', mode='val', **data_kwargs) args.iters_per_epoch = len(train_dataset) // (args.num_gpus * args.batch_size) args.max_iters = args.epochs * args.iters_per_epoch

接下来的代码中，通过计算训练数据集的长度(len(train_dataset))以及一些其他参数(args.num_gpus和args.batch_size)，来计算每个epoch中的迭代次数(args.iters_per_epoch)。然后，通过将每个epoch中的迭代次数(args....

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

这段代码是使用 TensorFlow 构建了一个 ResNet18 模型，对图像进行分类任务。其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来...

TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-4fdf5de4d000> in <module> 70 # 训练模型 71 model.fit(train_x, train_y, epochs=10, batch_size=64) ---> 72 model = tf.keras.Sequential(...) 73 model.compile(...) 74 train_history = model.fit(...) D:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\tensorflow\python\training\checkpointable\base.py in _method_wrapper(self, *args, **kwargs) 440 self._setattr_tracking = False # pylint: disable=protected-access 441 try: --> 442 method(self, *args, **kwargs) 443 finally: 444 self._setattr_tracking = previous_value # pylint: disable=protected-access D:\ProgramData\Anaconda3\envs\tensorflow_cpu\lib\site-packages\tensorflow\python\keras\engine\sequential.py in __init__(self, layers, name) 106 # Add to the model any layers passed to the constructor. 107 if layers: --> 108 for layer in layers: 109 self.add(layer) 110 TypeError: 'ellipsis' object is not iterabl

这个错误是因为在创建 tf.keras.Sequential 模型时传入了 ...，这是一个占位符对象，不是一个可迭代对象。要创建一个有效的模型，你需要传入一个层的列表作为参数，例如： python model = tf.keras....

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s4 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

根据你提供的错误信息，可以看出文件路径'C:\Users\as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml'是无法找到的。 请注意，路径中的斜杠应该是正斜杠（/），而不是反斜杠（\）。确保在路径中使用正确的斜杠。...

Traceback (most recent call last): File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 163, in <module> main(args.epochs, args.batch_size, args.patch_size, args.lr, args.data_dir, args.ckpt_dir, args.gpu_id, args.vis_dir) File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 37, in main assert len(train_low_data_names) != 0 AssertionError

这个错误是由一个断言（assert）语句引起的。在您的代码中，断言确保了一个条件的真实性。如果断言的条件为 False，则会引发 AssertionError 异常。 在这个特定的例子中，断言 len(train_low_data_names) !...

Traceback (most recent call last): File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3505, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-20-10043336366a>", line 52, in <module> model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\CXY\AppData\Local\Temp\__autograph_generated_filej56unrey.py", line 15, in tf__train_function retval_ = ag__.converted_call(ag__.ld(step_function), (ag__.ld(self), ag__.ld(iterator)), None, fscope) ValueError: in user code: File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1160, in train_function * return step_function(self, iterator) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1146, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1135, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 993, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\keras\engine\input_spec.py", line 295, in assert_input_compatibility raise ValueError( ValueError: Input 0 of layer "sequential_3" is incompatible with the layer: expected shape=(None, 32, 32, 3), found shape=(None, 80, 160, 3)

这个错误是由于在模型的输入层中指定的形状与实际提供的数据形状不匹配导致的模型的输入层期望是一个形状为(None, 32, 32, 3)的张量，但实际提供的数据形状是(None, 80, 160, 3)。 你可以尝试调整输入数据的形状，...

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