File "D:\Python\yolov5-pytorch-main\utils\dataloader.py", line 73, in __getitem__ y_true = self.get_target(box) File "D:\Python\yolov5-pytorch-main\utils\dataloader.py", line 445, in get_target if not over_threshold[mask]: IndexError: index 12 is out of bounds for axis 0 with size 12

时间: 2023-10-15 10:05:42 浏览: 180
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PytorchExample-master.zip_CNN_I78E_pytorch_pytorch CNN_自定义数据集

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这个错误是由于索引超出了数组的边界导致的。在你的代码中，你正在尝试访问一个大小为12的数组的第12个索引，但是数组的索引是从0开始的，所以最大索引应该是11而不是12。 要解决这个问题，你可以检查一下 `over_threshold` 和 `mask` 数组的大小是否正确，并确保你正在使用正确的索引。你还可以打印出这些数组的大小和索引值来进行调试，以确定问题出在哪里。 另外，你还可以检查一下你的代码逻辑，看看是否有其他地方导致了数组大小不匹配的问题。可能需要仔细检查一下代码中涉及到这些数组的部分，以确保正确地计算索引和数组大小。
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my_dataset.py是用户自定义的数据集类，它需要继承torch.utils.data.Dataset并实现__getitem__和__len__方法，以便于PyTorch加载和处理特定的数据集。 flower_photos可能是数据集的目录，包含了训练和...

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 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] = ...

D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\python.exe D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\deep-learning-for-image-processing-master\pytorch_classification\Test1_official_demo\train.py", line 29, in <module> val_image, val_label = next(val_data_iter)#获取到一批数据，通过next得到图像，以及图相对应的标签值 File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\envs\detr-pytorch-master\lib\site-packages\torchvision\datasets\cifar.py", line 118, in __getitem__ img = self.transform(img) TypeError: 'module' object is not callable

python img = self.transform(img) 根据错误信息，self.transform被认为是一个模块而不是一个可调用的函数。 要解决这个问题，你可以检查一下是否正确导入了transform函数，并确保它是一个可调用的函数...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 680, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 635, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg

根据报错信息，你的代码无法找到路径为D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg的图像文件。 请确保指定的图像文件路径是正确的，并且该文件确实存在于指定的位置。你可以检查一下路径...

Traceback (most recent call last): File "D:/project/netPractice/train.py", line 84, in <module> for i, data in enumerate(test_loader): File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 521, in __next__ data = self._next_data() File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 561, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\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:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\project\netPractice\data.py", line 71, in __getitem__ im_data = self.loader(im_path) File "D:\project\netPractice\data.py", line 19, in default_loader return Image.open(path).convert("RGB") File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 3280, in open raise UnidentifiedImageError(msg) PIL.UnidentifiedImageError: cannot identify image file 'D:/NewData/cifar-10-batches-py/test\\airplane\\airbus_s_000778.png' 进程已结束,退出代码1

根据错误信息，有一个图像文件 'D:/NewData/cifar-10-batches-py/test\\airplane\\airbus_s_000778.png' 无法被正确识别。可能的原因是该文件损坏或不是合法的图像文件。 你可以尝试以下解决方法： 1. 确保该图像...

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 43, in <module> for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 530, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 570, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\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:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 232, in __getitem__ sample = self.transform(sample) TypeError: 'list' object is not callable 进程已结束,退出代码1

这是一个程序错误，看起来是在使用PyTorch数据加载器时出现了问题。具体错误是“TypeError: 'list' object is not callable”，这意味着你可能在代码中将一个列表（list）当作函数来调用了。建议检查你的代码并确保...

Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 45, in <module> for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 530, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 570, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\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:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 232, in __getitem__ sample = self.transform(sample) TypeError: 'module' object is not callable 进程已结束,退出代码1

这是一个程序错误，看起来是在使用PyTorch数据加载器时出现了问题。具体错误是“TypeError: 'module' object is not callable”，这意味着你可能在代码中将一个模块（Module）当作函数来调用了。建议检查你的代码并...

读取文件夹中的图像数据集Traceback (most recent call last): File "D:\PycharmProjects\pythonProject2\main.py", line 43, in <module> for batch_idx, (data, _) in enumerate(dataloader): File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 530, in __next__ data = self._next_data() File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 570, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "D:\ProgramData\Anaconda3\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:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torchvision\datasets\folder.py", line 232, in __getitem__ sample = self.transform(sample) TypeError: 'module' object is not callable 进程已结束,退出代码1

这个错误通常是由于在使用PyTorch的数据加载器时，数据集的转换函数（transform）被错误地指定为模块而不是可调用对象所导致的。请检查您的代码中的数据集转换函数是否正确地定义为可调用对象。您可以尝试从导入的...

File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in load_data dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/Users/liudianhewen/Desktop/气象局实践/ganomaly-master/lib/data.py", line 354, in <dictcomp> dataloader = {x: torch.utils.data.DataLoader(dataset=dataset[x], File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 277, in __init__ sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore[arg-type] File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 96, in __init__ if not isinstance(self.num_samples, int) or self.num_samples <= 0: File "/opt/anaconda3/envs/python3812/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 104, in num_samples return len(self.data_source) TypeError: object of type 'Dataset' has no len()

在使用 torch.utils.data.DataLoader 创建数据加载器时，需要传入一个数据集对象，并且数据集对象需要实现 len() 方法来返回数据集的长度。 解决这个问题的方法是确保你使用的数据集对象具有 len() 方法。...

raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 202, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/tmp/pycharm_project_84/datasets/dtu_yao_eval.py", line 88, in getitem imgs.append(self.read_img(img_filename)) File "/tmp/pycharm_project_84/datasets/dtu_yao_eval.py", line 63, in read_img assert np_img.shape[:2] == (1200, 1600) AssertionError

这个错误出现在使用PyTorch的DataLoader时，在一个worker进程中抛出了AssertionError。在这个worker进程中，它尝试从数据集中获取一个元素，但是获取的元素不符合预期，它的维度不是(1200, 1600)。这可能意味着数据...

class RandomDataset(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, data, length): self.data = data self.len = length def __getitem__(self, index): # print("self.data:", self.data.shape) return torch.Tensor(self.data[index, :, :, :]).float() def __len__(self): return self.len trn_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=RandomDataset(Training_lable, 89600), batch_size=args.batch_size, shuffle=True, **kwopt, drop_last=False) return trn_loader

这段代码定义了一个名为 "RandomDataset" 的数据集类，并定义了该类的构造函数、__getitem__ 和 __len__ 方法。构造函数 __init__ 接收两个参数：data 和 length。其中，data 是输入数据，length 是数据集的长度。__...

The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 287, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 49, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/ConvNeXt/my_dataset.py", line 33, in __getitem__ a = Image.fromarray(a) File "/root/miniconda3/envs/py38/lib/python3.8/site-packages/PIL/Image.py", line 2955, in fromarray raise TypeError("Cannot handle this data type: %s, %s" % typekey) from e TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 47), |u1

这是一个错误信息，看起来是在使用 PyTorch 的 DataLoader 时出现了问题。具体来说，可能是在调用自定义的数据集类时，数据集中的一些图片数据类型不被支持。建议检查数据集类中的图片读取部分，确保图片数据类型...

class MyTrainData(torch.utils.data.Dataset): def __init__(self, img, transform=None): self.img = img self.transform = transform def __getitem__(self, index): img = self.img[index] img = torch.FloatTensor(img) return img def __len__(self): return len(self.img)

这是一个 PyTorch 中用于定义自定义训练数据集的类。其中，__init__ 方法用于初始化数据集，img 参数为输入的数据，...通过这个类定义，我们可以使用 PyTorch 中的 DataLoader 对象来对数据进行批量读取和处理。

import torch from torch.utils.data import Dataset from tools import ReadIntArray, OneHotData class SSQDataset(Dataset): def __init__(self, file_path, my_detection, sample_nums): self.file_path = file_path self.my_detection = my_detection self.sample_nums = sample_nums self.my_list = ReadIntArray(self.file_path) def __getitem__(self, my_index): data_list = [] target_list = [] start_index = my_index for sample_num in range(self.sample_nums): data_list.append(self.my_list[start_index + sample_num]) if self.my_detection in self.my_list[start_index + self.sample_nums]: target_list = [1, 0] else: target_list = [0, 1] data_list = OneHotData(data_list) data_list = torch.tensor(data_list, dtype=torch.float32) target_list = torch.tensor(target_list, dtype=torch.float32) return data_list, target_list def __len__(self): return len(self.my_list) - self.sample_nums

这段代码定义了一个名为SSQDataset的数据集类，用于读取文件...这里假设模型类为MyModel，使用PyTorch内置的DataLoader类将数据集分成批次进行训练。在每个批次中，将数据输入模型，计算损失并进行反向传播和优化。

#创建一个dataset类。 import os import pandas as pd from torchvision.io import read_image from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader import chardet with open(r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', 'rb') as fp: result = chardet.detect(fp.read()) print(result) class CustomImageDataset(Dataset): def __init__(self, annotations_file, img_dir, transform=None, target_transform=None): #self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=' ', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels = pd.read_csv(annotations_file, sep=';', header=None, encoding=result['encoding']) self.img_labels[0] = self.img_labels[0].astype(str).str.cat(sep=' ') # 合并第一列为完整文件名 self.img_dir = img_dir self.transform = transform self.target_transform = target_transform def __len__(self): return len(self.img_labels) def __getitem__(self, idx): img_path = os.path.join(self.img_dir, self.img_labels.iloc[idx, 0]) image = read_image(img_path) label = self.img_labels.iloc[idx, 1] if self.transform: image = self.transform(image) if self.target_transform: label = self.target_transform(label) return image, label train_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\data_batch_1',transform=None, target_transform=None) test_dataset = CustomImageDataset(annotations_file=r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\batches.meta', img_dir = r'C:\Users\WXF\data\cifar10\cifar-10-batches-py\test_batch',transform=None, target_transform=None) train_features, train_labels = next(iter(train_dataloader)) print(f"Feature batch shape: {train_features.size()}") print(f"Labels batch shape: {train_labels.size()}") img = train_features[0].squeeze() label = train_labels[0] plt.imshow(img, cmap="gray") plt.show() print(f"Label: {label}")

这段代码创建了一个自定义的图像数据...最后，使用 PyTorch 中的 DataLoader 类加载数据集对象，生成用于训练模型的数据批次。代码还展示了如何读取数据批次中的图像数据和标签，并使用 matplotlib 库显示图像和标签。

详解train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_data,config.batch_size,False)

- Dataset：PyTorch中用于表示数据集的抽象类，需要继承它并实现其中的__getitem__()和__len__()方法，以便被DataLoader调用。 - batch_size：指每个batch中包含多少个数据样本。 - shuffle：指是否将数据集打乱顺序...

pytorch_lightning.utilities.exceptions.MisconfigurationException: No test_dataloader() method defined to run Trainer.test.

这个错误是由 PyTorch Lightning 框架抛出的，通常出现在测试阶段缺少 test_dataloader() 方法的情况下。 要解决这个错误，你需要在你的 PyTorch Lightning 模型中实现一个 test_dataloader() 方法，该方法应该...
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mui框架HTML5应用界面组件使用示例教程

资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。