Traceback (most recent call last): File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 163, in <module> main(args.epochs, args.batch_size, args.patch_size, args.lr, args.data_dir, args.ckpt_dir, args.gpu_id, args.vis_dir) File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 37, in main assert len(train_low_data_names) != 0 AssertionError

这个错误是由一个断言（assert）语句引起的。在您的代码中，断言确保了一个条件的真实性。如果断言的条件为 False，则会引发 AssertionError 异常。

在这个特定的例子中，断言 `len(train_low_data_names) != 0` 没有得到满足，即训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 的长度为 0。这意味着没有提供任何训练数据。

要解决这个问题，您需要确保在执行断言之前，训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 中有至少一个元素。您可以检查路径是否正确、文件是否存在以及数据是否被正确加载。

如果您需要进一步的帮助，请提供更多的代码和上下文信息。

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。

Let's use 2 GPUs! /home/csim/anaconda3/envs/pointcept/lib/python3.8/site-packages/torch/optim/lr_scheduler.py:131: UserWarning: Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. In PyTorch 1.1.0 and later, you should call them in the opposite order: `optimizer.step()` before `lr_scheduler.step()`. Failure to do this will result in PyTorch skipping the first value of the learning rate schedule. See more details at https://pytorch.org/docs/stable/optim.html#how-to-adjust-learning-rate warnings.warn("Detected call of `lr_scheduler.step()` before `optimizer.step()`. " Traceback (most recent call last): File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/train.py", line 91, in <module> train_dataset = get_training_data(train_dir, {'patch_size':opt.TRAINING.TRAIN_PS}) File "/home/csim/ZSTMSP/MPRNet-main/Deraining/data_RGB.py", line 5, in get_training_data assert os.path.exists(rgb_dir) AssertionError

这段信息中包含了两个部分：

1. 建议使用两个 GPU 进行训练，具体的实现方法可能需要修改代码，具体实现可以参考 PyTorch 的官方文档。

2. 该异常信息与之前的一样，是在 `data_RGB.py` 文件的第 5 行发生的 AssertionError，断言检查 `rgb_dir` 路径是否存在失败。这意味着你在训练模型之前需要先检查输入的文件路径是否正确，并且对应的文件夹是否存在。你可以检查一下相关的代码进行修复。