Traceback (most recent call last): File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 165, in <module> main(args) File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 44, in main ground_truths = [int(class_indict_reverse[x.split('/')[-2]]) File "C:\Users\ljy\Documents\Tencent Files\873475031\FileRecv\第四次作业-CNN分类\第四次作业-CNN分类\20230526 基于ResNet-34的船舶数据分类代码\code\test.py", line 44, in <listcomp> ground_truths = [int(class_indict_reverse[x.split('/')[-2]])
时间: 2023-07-12 22:00:33 浏览: 152
这是基于CNN算法的分类代码
这是一个 Python 的运行时错误,可能是由于以下原因之一导致的:
1. `class_indict_reverse` 中没有包含测试数据集中某个样本的标签名称,导致代码无法将其转换为数字形式。你需要检查 `class_indict_reverse` 是否包含了所有的标签名称,并确保测试数据集中每个样本的标签名称都能够被正确地映射为数字。
2. 测试数据集中某个样本的路径格式不正确,导致代码无法从中提取出标签名称。你需要检查测试数据集中每个样本的路径是否都按照预期的格式进行命名,并确保代码能够正确地从路径中提取出标签名称。
你可以在错误信息中找到具体的出错行数和代码,从而更好地定位问题所在,并进行修复。
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