File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/config.py", line 187, in cfg_from_file yaml_cfg = edict(yaml.load(f)) TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader'

时间: 2023-06-24 13:08:08 浏览: 48
这个错误通常是由于 PyYAML 库版本不兼容导致的。在新版本的 PyYAML 中,load() 方法需要一个 Loader 参数。但在旧版本中,这个参数是可选的。 你可以尝试使用以下两种方法来解决这个问题: 1. 使用 `yaml.safe_load()` 替换 `yaml.load()`。这个方法在所有版本的 PyYAML 中都可用,而且更加安全。 2. 在 `yaml.load()` 中添加 `Loader=yaml.FullLoader` 参数。这个参数会告诉 PyYAML 使用完整的加载器,从而避免缺少 Loader 参数的问题。 例如,使用第二种方法的代码示例: ```python import yaml with open('config.yml') as f: yaml_cfg = yaml.load(f, Loader=yaml.FullLoader) ``` 希望这能帮助你解决问题。
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File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 234, in __getitem__ return self.get_rpn_sample(index) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 252, in get_rpn_sample pts_lidar = self.get_lidar(sample_id) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_dataset.py", line 43, in get_lidar assert os.path.exists(lidar_file) AssertionError

这是一个AssertionError,通常是由于断言(assert)语句失败导致的异常。在这段代码中,断言语句`assert os.path.exists(lidar_file)`检查lidar_file是否存在,如果不存在,则会抛出这个异常。你需要检查lidar_file的路径是否正确,以及文件是否存在。如果文件确实不存在,你需要找到原因并解决。如果文件存在,那么你需要检查代码中是否有其他问题。

File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 793, in get_proposal_from_file roi_obj_list = kitti_utils.get_objects_from_label(proposal_file) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/kitti_utils.py", line 11, in get_objects_from_label objects = [object3d.Object3d(line) for line in lines] File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/kitti_utils.py", line 11, in <listcomp> objects = [object3d.Object3d(line) for line in lines] File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/utils/object3d.py", line 17, in __init__ self.trucation = float(label[1]) IndexError: list index out of range

这个错误通常表示在代码中访问了一个列表(或其他序列)中不存在的索引位置。在您的情况下,这个错误可能是由于 "label" 列表没有足够的元素导致的。您可以打印 "label" 列表,查看它包含的元素数量是否正确。如果问题仍然存在,您可能需要检查您的输入数据是否正确,并确保您的代码可以处理所有可能的输入情况。

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raceback (most recent call last): File "train_rcnn.py", line 243, in <module> trainer.train( File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 199, in train loss, tb_dict, disp_dict = self._train_it(batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../tools/train_utils/train_utils.py", line 132, in _train_it loss, tb_dict, disp_dict = self.model_fn(self.model, batch) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/train_functions.py", line 35, in model_fn ret_dict = model(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/point_rcnn.py", line 33, in forward rpn_output = self.rpn(input_data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/rpn.py", line 74, in forward backbone_xyz, backbone_features = self.backbone_net(pts_input) # (B, N, 3), (B, C, N) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/net/pointnet2_msg.py", line 154, in forward li_xyz, li_features = self.SA_modules[i](l_xyz[i], l_features[i]) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 727, in _call_impl result = self.forward(*input, **kwargs) TypeError: forward() takes 2 positional arguments but 3 were given

Traceback (most recent call last): File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/run.py", line 7, in <module> model.train(data='/root/autodl-tmp/ultralytics-main/traindata3/data.yaml') File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 371, in train self.trainer.train() File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 192, in train self._do_train(world_size) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/yolo/engine/trainer.py", line 328, in _do_train preds = self.model(batch['img']) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 219, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/tasks.py", line 70, in _forward_once x = m(x) # run File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "/root/autodl-tmp/ultralytics-main/ultralytics/nn/modules/block.py", line 183, in forward return self.cv2(torch.cat(y, 1)) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 100.00 MiB (GPU 0; 23.65 GiB total capacity; 6.18 GiB already allocated; 98.56 MiB free; 6.21 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF terminate called without an active exception Aborted (core dumped)

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