请帮我说明这段代码并未成功创建出8个npc车辆的原因 batch = [] npc_blueprints = ["vehicle.nissan.micra", "vehicle.audi.a2", "vehicle.tesla.model3", "vehicle.bmw.grandtourer", "vehicle.toyota.prius", "vehicle.nissan.patrol", "vehicle.audi.etron", "vehicle.toyota.prius"] npc_speeds = [20, 25, 30, 35, 40, 35, 30, 20] # in km/h npc_accelerations = [1.0, 1.5, 2.0, 2, 2.0, 1.5, 1.0, 1.5] # in m/s^2 npc_waypoints = [[-8871.099609, -11956.523438, 27.530716], [-8504.081055, -5407.712402, 27.530716], [6426.287598, 741.497681, 45.0], [10597.994141, -339.751038, 27.530716], [9715.866211, 430.881317, 27.530716], [17607.03125, -240.132263, 27.530716], [20708.113281, -518.995544, 27.531448], [24519.421875, 2809.513916, 27.530716]] for i in range(8): blueprint = world.get_blueprint_library().find(npc_blueprints[i]) color = random.choice(blueprint.get_attribute('color').recommended_values) blueprint.set_attribute('color', color) if blueprint.has_attribute('driver_id'): driver_id = random.choice(blueprint.get_attribute('driver_id').recommended_values) blueprint.set_attribute('driver_id', driver_id) blueprint.set_attribute('role_name', 'autopilot') transform = carla.Transform( carla.Location(x=npc_waypoints[i][0], y=npc_waypoints[i][1], z=npc_waypoints[i][2]), carla.Rotation(yaw=0)) print('aaaaa') # prepare the light state of the cars to spawn light_state = vls.NONE if args.car_lights_on: light_state = vls.Position | vls.LowBeam | vls.LowBeam # spawn the cars and set their autopilot and light state all together batch.append(SpawnActor(blueprint, transform) .then(SetAutopilot(FutureActor, True, traffic_manager.get_port())) .then(SetVehicleLightState(FutureActor, light_state))) for response in client.apply_batch_sync(batch, synchronous_master): if response.error: logging.error(response.error) else: vehicles_list.append(response.actor_id) print("*********************************************") for vehicle_id in vehicles_list: print('vehicles_list',vehicles_list) print('vehicle_id',vehicle_id) print(world.get_actor(vehicle_id)) print(world.get_actor(vehicle_id).get_location()) print("****")

您提供的代码中，创建车辆的部分看起来是正确的。但是，我注意到您在循环中使用了未定义的变量 `FutureActor`，这可能导致错误。我建议您将 `FutureActor` 替换为 `response.actor_id`，以便在下一步操作中使用正确的车辆ID。

此外，您在循环中打印 `vehicles_list` 的值，这会在每次迭代时将整个列表打印出来。这可能会使输出变得混乱。相反，您可以在循环外打印 `vehicles_list` 的值以查看整个列表。

最后，如果您的代码仍然无法成功创建车辆，请提供更多上下文信息，例如是否有任何错误信息或日志输出。

相关问题

train_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size val_dataloader.batch_size = Unfreeze_batch_size

这句话是在设置训练集和验证集的 batch size，其中 train_dataloader.batch_size 和 val_dataloader.batch_size 都被设置为 Unfreeze_batch_size。这个 batch size 是在模型 fine-tuning 时解冻所有层进行训练时使用的 batch size。

dataloader = data.BucketIterator(dataset, batch_size=32, shuffle=True) 这段代码中的dataset是什么形式？给出一个例子

这里的dataset是指一个PyTorch中的Dataset对象，它是一个抽象类，用于表示数据集。我们需要根据具体的数据格式，继承这个抽象类并实现__len__和__getitem__方法，来定义自己的数据集。

下面是一个例子，假设我们有一个文本分类任务的数据集，其中每个样本是一个字符串和一个对应的标签。我们可以定义一个自己的数据集类：

import torch
from torch.utils.data import Dataset

class TextDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, tokenizer):
        self.data = data # data是一个列表，每个元素是一个元组，包含一个字符串和一个标签
        self.tokenizer = tokenizer # tokenizer是一个用于将文本转化为数字序列的对象
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        text, label = self.data[idx]
        tokenized_text = self.tokenizer(text) # 将文本转化为数字序列
        return torch.tensor(tokenized_text), torch.tensor(label)

然后，我们可以创建一个TextDataset对象，并将其传递给数据加载器：

from torchtext.datasets import AG_NEWS
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator
from torchtext.data import Field, LabelField

# 先创建一个tokenizer和vocab对象
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
train_iter = AG_NEWS(split='train')
train_texts = [item[1] for item in train_iter]
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_texts), specials=["<unk>"])

# 定义两个Field，用于处理文本和标签
text_field = Field(use_vocab=False, batch_first=True, tokenize=tokenizer, 
                   preprocessing=lambda x: [vocab[token] for token in x], 
                   init_token=None, eos_token=None)
label_field = LabelField(dtype=torch.long)

# 加载数据集
train_iter, test_iter = AG_NEWS()
train_data = [(item[1], item[0]-1) for item in train_iter]
test_data = [(item[1], item[0]-1) for item in test_iter]
train_dataset = TextDataset(train_data, text_field)
test_dataset = TextDataset(test_data, text_field)

# 创建数据加载器
train_dataloader = data.BucketIterator(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_dataloader = data.BucketIterator(test_dataset, batch_size=32, shuffle=True)

这样，我们就可以使用train_dataloader和test_dataloader来访问我们的数据集了。