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

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。

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：

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。

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 <listcomp> 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

这个错误通常是由于使用了错误的变量或模块名称导致的。在你的代码中，错误发生在使用`self.transform`时：

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。你可以尝试在代码的开头添加以下导入语句来解决该问题：

from torchvision.transforms import transform

这样，`transform`函数就会被正确导入并且可以被调用。如果你已经正确导入了`transform`函数，那么可能是其他地方出现了问题。请仔细检查代码并确保所有变量和函数名都正确无误。

希望这能帮助到你！如果你还有其他问题，请随时提问。