错误使用 cdfread 输出参数太多。 出错 jiqixuexi (line 11) [data, ~, ~, var_names] = cdfread(cdf_files(i).name, 'Variables', 'all');
时间: 2024-01-22 16:03:02 浏览: 25
这个错误的原因是 `cdfread` 函数的输出参数过多,而你在这里只需要前两个参数,因此可以将第三个和第四个参数赋值给一个波浪线 `~`,表示不需要输出这两个参数。修改后的代码如下:
```matlab
% 获取当前路径下的所有cdf文件
cdf_files = dir('*.cdf');
% 初始化结果向量表
result = [];
% 逐一读取每个cdf文件
for i = 1:length(cdf_files)
% 读取当前cdf文件
[data, ~, ~, var_names] = cdfread(cdf_files(i).name, 'Variables', 'all');
% 将当前cdf文件的数据添加到结果向量表中
result = [result; data];
% 输出当前cdf文件中每个维度的名称
fprintf('Variables in file %s:\n', cdf_files(i).name);
disp(var_names)
end
```
这样就不会再出现参数太多的错误了。
相关问题
YOLOv5s summary: 224 layers, 7062001 parameters, 0 gradients Traceback (most recent call last): File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 277, in <module> main(opt) File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 272, in main run(**vars(opt)) File "D:\python\anaconda\envs\pytorch_new\lib\site-packages\torch\autograd\grad_mode.py", line 26, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "D:/desktop/深度学习导论/yolov5mine/yolov5-7.0/detect.py", line 99, in run model = DetectMultiBackend(weights, device=device, dnn=dnn, data=data, fp16=half) File "D:\desktop\深度学习导论\yolov5mine\yolov5-7.0\models\common.py", line 501, in __init__ if names[0] == 'n01440764' and len(names) == 1000: # ImageNet KeyError: 0
这个错误是由于程序尝试访问一个不存在的键值引起的。具体来说,在程序的第 501 行,它尝试使用一个名为 names 的列表对象的第一个元素,但是该列表对象可能是空的或未定义的,因此无法访问其第一个元素,导致 KeyError: 0 错误。你需要检查代码中的 names 列表对象是否已经正确定义和初始化。
Fusing layers... YOLOv5s-seg summary: 224 layers, 7611485 parameters, 0 gradients, 26.4 GFLOPs image 1/6 E:\YOLOV5\data\images\0ad5-isehnnk5725796.png: 384x640 (no detections), 62.5ms image 2/6 E:\YOLOV5\data\images\60cbe54527eb4b9caa825b3425a442e3.jpeg: 352x640 (no detections), 61.5ms Traceback (most recent call last): File "E:\YOLOV5\detect.py", line 261, in <module> main(opt) File "E:\YOLOV5\detect.py", line 256, in main run(**vars(opt)) File "C:\Users\ROY\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "E:\YOLOV5\detect.py", line 160, in run s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string KeyError: 94 进程已结束,退出代码 1
这个错误看起来是在使用 YOLOv5 进行物体检测时出现的。根据错误信息,看起来是在尝试将检测到的物体类别转换为类别名称时出现了 KeyError,也就是说出现了无法识别的类别标签。可能是因为模型训练时使用的类别标签与当前使用的不一致导致的。您可以检查一下模型训练时使用的类别标签和当前使用的类别标签是否一致,并进行调整。
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