self._transforms = np.zeros((len(self._sizes), 3, 3)) ^^^^^^^^^^^^^^^^ TypeError: len() of unsized object

这个错误提示表明你正在尝试对一个未定长的对象使用len()函数，导致出现了TypeError。通常情况下，这种错误出现在你试图获取一个列表、元组或字典中不存在的元素或键的时候。

在这个特定的例子中，你可能正在尝试获取一个未定义大小的对象的长度。这可能是因为你在创建这个对象时没有指定它的大小，或者你使用了一个无法确定大小的数据类型。

如果你能提供更多的代码和上下文信息，我可以更好地帮助你找到问题所在。同时，以下是一些相关问题供你参考：

相关问题

基于300条数据用CNN多分类预测时，训练精度特别差，代码如下class Model(Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu1_1 = nn.ReLU() self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4) self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128) self.relu2_1 = nn.ReLU() self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1) self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256) self.relu3_1 = nn.ReLU() self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_1 = nn.ReLU() self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu4_2 = nn.ReLU() self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_1 = nn.ReLU() self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3)) self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512) self.relu5_2 = nn.ReLU() self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5) self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3) self.fc1=nn.Linear(512*5*5,512) self.relu6=nn.ReLU() self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2) self.fc2=nn.Linear(512,141) ，具体如何修改代码

训练精度差可能是由于数据集太小，或者模型的训练过程不够充分。可以尝试以下几个方法：

1. 增加数据集：可以通过数据增强的方法来扩充数据集，比如随机裁剪、翻转、旋转等等。

2. 调整超参数：可以尝试调整学习率、优化器、dropout等超参数来提高模型的性能。

3. 调整网络结构：可以尝试增加卷积层、全连接层，或者使用更深的网络结构来提高模型的性能。

以下是代码的修改建议：

1. 增加数据增强：可以使用 torchvision.transforms 对图像进行随机裁剪、翻转等操作，来扩充数据集。

2. 调整学习率和优化器：可以尝试使用较小的学习率，并选择合适的优化器，比如 Adam。

3. 增加全连接层：可以在模型中增加一个全连接层来提高模型性能。

4. 增加正则化：可以使用 L2 正则化来防止过拟合。

修改后的代码如下：

import torch.nn.functional as F
import torchvision.transforms as transforms

class Model(Module):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__()
        self.conv1_1 = nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=(3,3),padding=1)
        self.bn1_1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu1_1 = nn.ReLU()
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=4, stride=4)
        self.conv2_1 = nn.Conv2d(in_channels=64,out_channels=128,kernel_size=(3,3),padding=1)
        self.bn2_1 = nn.BatchNorm2d(128)
        self.relu2_1 = nn.ReLU()
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv3_1 = nn.Conv2d(in_channels=128,out_channels=256,kernel_size=(3,3),padding=1)
        self.bn3_1 = nn.BatchNorm2d(256)
        self.relu3_1 = nn.ReLU()
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv4_1 = nn.Conv2d(in_channels=256,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
        self.bn4_1 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.relu4_1 = nn.ReLU()
        self.conv4_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
        self.bn4_2 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.relu4_2 = nn.ReLU()
        self.pool4 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv5_1 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
        self.bn5_1 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.relu5_1 = nn.ReLU()
        self.conv5_2 = nn.Conv2d(in_channels=512,out_channels=512,kernel_size=(3,3))
        self.bn5_2 = nn.BatchNorm2d(512)
        self.relu5_2 = nn.ReLU()
        self.pool5 = nn.AdaptiveAvgPool2d(5)
        self.dropout1 = nn.Dropout(p=0.3)
        self.fc1=nn.Linear(512*5*5, 1024)
        self.relu6=nn.ReLU()
        self.dropout2 = nn.Dropout(p=0.2)
        self.fc2=nn.Linear(1024, 141)
        
        # 数据增强
        self.transform = transforms.Compose([
            transforms.RandomCrop(32, padding=4),
            transforms.RandomHorizontalFlip(),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
        ])

    def forward(self, x):
        x = self.conv1_1(x)
        x = self.bn1_1(x)
        x = self.relu1_1(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2_1(x)
        x = self.bn2_1(x)
        x = self.relu2_1(x)
        x = self.pool2(x)
        x = self.conv3_1(x)
        x = self.bn3_1(x)
        x = self.relu3_1(x)
        x = self.pool3(x)
        x = self.conv4_1(x)
        x = self.bn4_1(x)
        x = self.relu4_1(x)
        x = self.conv4_2(x)
        x = self.bn4_2(x)
        x = self.relu4_2(x)
        x = self.pool4(x)
        x = self.conv5_1(x)
        x = self.bn5_1(x)
        x = self.relu5_1(x)
        x = self.conv5_2(x)
        x = self.bn5_2(x)
        x = self.relu5_2(x)
        x = self.pool5(x)
        x = x.view(-1, 512*5*5)
        x = self.dropout1(x)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu6(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

在训练时，可以使用如下代码来进行数据增强：

trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
                                        download=True, transform=model.transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=128,
                                          shuffle=True, num_workers=2)

class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection): def __init__(self, img_folder, ann_file, transforms, return_masks): super(CocoDetection, self).__init__(img_folder, ann_file) self._transforms = transforms self.prepare = ConvertCocoPolysToMask(return_masks) def __getitem__(self, idx): img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx) image_id = self.ids[idx] target = {'image_id': image_id, 'annotations': target} img, target = self.prepare(img, target) if self._transforms is not None: img, target = self._transforms(img, target) return img, target怎么进行更改

这段代码是用来定义 `CocoDetection` 类的，它是一个继承自 `torchvision.datasets.CocoDetection` 的类，用于读取 COCO 数据集。在 `__getitem__` 方法中，它首先调用父类的 `__getitem__` 方法获取图像和目标信息，然后将目标信息转换为 COCO 标注格式，并且应用了一些预处理操作（例如将多边形转换为掩膜）。

如果你要为该类添加多尺度训练的支持，可以按照以下步骤进行：

1. 在 `CocoDetection` 类中添加一个成员变量 `scales`，用于存储多个尺度。例如：

class CocoDetection(torchvision.datasets.CocoDetection):
    def __init__(self, img_folder, ann_file, transforms, return_masks, scales):
        super(CocoDetection, self).__init__(img_folder, ann_file)
        self._transforms = transforms
        self.prepare = ConvertCocoPolysToMask(return_masks)
        self.scales = scales

2. 修改 `__getitem__` 方法，使其支持多尺度训练。具体来说，可以在每个 epoch 中随机选择一个尺度，然后将图像和目标信息缩放到该尺度。例如：

def __getitem__(self, idx):
    # 选择一个尺度
    scale_idx = random.randint(0, len(self.scales) - 1)
    scale = self.scales[scale_idx]

    # 获取图像和目标信息
    img, target = super(CocoDetection, self).__getitem__(idx)
    image_id = self.ids[idx]
    target = {'image_id': image_id, 'annotations': target}

    # 将图像和目标信息缩放到指定尺度
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize(scale),
        transforms.ToTensor(),
    ])
    img = transform(img)
    target = self.prepare(target)
    bbox = target["annotations"]["bbox"]
    bbox[:, :4] *= scale
    target["annotations"]["bbox"] = bbox

    # 应用其它预处理操作
    if self._transforms is not None:
        img, target = self._transforms(img, target)

    return img, target

这里使用了 `transforms.Resize` 函数来缩放图像，同时还需要将目标信息中的边界框也相应缩放。注意，在这里我们将所有边界框的尺寸都缩放了相同的比例，这可能会导致一些较小的物体在缩放后变得过小，或者一些较大的物体在缩放后变得过大。因此，你可能需要进行一些调整，来适应你的具体应用场景。

3. 在训练代码中设置多个尺度，并将它们传递给 `CocoDetection` 实例的 `scales` 成员变量：

scales = [480, 512, 544, 576, 608, 640, 672, 704, 736, 768, 800]
train_dataset = CocoDetection(img_folder, ann_file, transforms, return_masks, scales)

这里使用了 11 个不同的尺度，你可以根据实际情况进行调整。

以上是一个示例代码，它演示了如何在 `CocoDetection` 类中支持多尺度训练。你可以根据具体需求进行修改。