def get_lidar(self, idx): lidar_file = os.path.join(self.lidar_dir, '%06d.bin' % idx) assert os.path.exists(lidar_file) return np.fromfile(lidar_file, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)如何编写打印语句以查看赋值后的lidar_file的路径

在 `get_lidar` 方法中，可以在 `lidar_file` 赋值后添加打印语句来查看路径。代码可以修改为如下形式：

def get_lidar(self, idx):
    lidar_file = os.path.join(self.lidar_dir, '%06d.bin' % idx)
    print('lidar_file path:', lidar_file)  # 打印 lidar_file 的路径
    assert os.path.exists(lidar_file)
    return np.fromfile(lidar_file, dtype=np.float32).reshape(-1, 4)

这样在运行程序时，就能够看到每个样本的 `lidar_file` 路径了。如果 `lidar_file` 文件不存在，也能够通过打印语句找到具体是哪个文件不存在。

相关问题

File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 198, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 234, in __getitem__ return self.get_rpn_sample(index) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_rcnn_dataset.py", line 252, in get_rpn_sample pts_lidar = self.get_lidar(sample_id) File "/root/autodl-tmp/project/tools/../lib/datasets/kitti_dataset.py", line 43, in get_lidar assert os.path.exists(lidar_file) AssertionError eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:09, 6.96it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]

这是一个AssertionError异常，通常是由于断言(assert)语句失败导致的异常。在这段代码中，断言语句`assert os.path.exists(lidar_file)`检查lidar_file是否存在，如果不存在，则会抛出这个异常。你需要检查lidar_file的路径是否正确，以及文件是否存在。如果文件确实不存在，你需要找到原因并解决。如果文件存在，那么你需要检查代码中是否有其他问题。另外，根据错误信息，这个异常可能是在DataLoader的worker进程中发生的，你需要在主进程中捕获这个异常并处理。你可以在主进程中加入try-except语句来捕获这个异常，并在except语句中进行处理。

void Trajectory::predict_box( uint idx_duration, std::vector<Box>& vec_box, std::vector<Eigen::MatrixXf, Eigen::aligned_allocatorEigen::MatrixXf>& vec_cova, bool& is_replay_frame) { vec_box.clear(); vec_cova.clear(); if (is_replay_frame) { for (auto iter = map_current_box_.begin(); iter != map_current_box_.end(); ++iter) { Destroy(iter->second.track_id()); } m_track_start_.Clear_All(); NU = 0; is_replay_frame = false; } Eigen::MatrixXf F_temp = F_; F_temp(0, 1) = idx_duration * F_(0, 1); F_temp(2, 3) = idx_duration * F_(2, 3); F_temp(4, 5) = idx_duration * F_(4, 5); uint64_t track_id; Eigen::Matrix<float, 6, 1> state_lidar; Eigen::Matrix<float, 6, 6> P_kkminus1; Eigen::Matrix3f S_temp; for (auto beg = map_current_box_.begin(); beg != map_current_box_.end(); ++beg) { float t = (fabs(0.1 - beg->second.frame_duration()) > 0.05) ? 0.1 : 0.2 - beg->second.frame_duration(); F_temp(0, 1) = t; F_temp(2, 3) = t; F_temp(4, 5) = t; // uint64_t timestamp_new = beg->second.timestamp() + uint(10.0 * t * NANO_FRAME); track_id = beg->first; state_lidar = F_temp * map_lidar_state_.at(track_id); P_kkminus1 = F_temp * map_lidar_cova_.at(track_id) * F_temp.transpose() + Q_lidar_; S_temp = H_ * P_kkminus1 * H_.transpose() + R_lidar_; float psi_new = (1 - P_D_ * P_G_) * beg->second.psi() / (1 - P_D_ * P_G_ * beg->second.psi()); Box bbox = beg->second; bbox.set_psi(psi_new); // bbox.set_timestamp(timestamp_new); bbox.set_position_x(state_lidar(0)); bbox.set_position_y(state_lidar(2)); bbox.set_position_z(state_lidar(4)); bbox.set_speed_x(state_lidar(1)); bbox.set_speed_y(state_lidar(3)); bbox.set_speed_z(state_lidar(5)); vec_box.emplace_back(bbox); vec_cova.emplace_back(S_temp); } AINFO << "Finish predict with duration frame num: " << idx_duration; } 代码解读

这段代码是一个名为Trajectory的类中的predict_box函数。函数接受一个时间段的索引（idx_duration），一个存储Box对象的向量（vec_box），一个存储Eigen矩阵的向量（vec_cova），以及一个布尔变量（is_replay_frame）作为参数。

首先，函数清空vec_box和vec_cova两个向量。

然后，如果is_replay_frame为true，则遍历map_current_box_中的元素，并销毁每个元素的track_id。然后清空m_track_start_和NU，并将is_replay_frame设置为false。

接下来，创建一个临时的F_temp矩阵，并将其与原始的F_矩阵进行乘法操作，并将其中的某些元素乘以idx_duration。这是为了根据时间段来预测box的状态。

然后，遍历map_current_box_中的元素。对于每个元素，计算一个临时变量t，并根据t更新F_temp矩阵。然后使用F_temp和map_lidar_state_中相应的track_id来计算state_lidar矩阵。接着，使用F_temp、map_lidar_cova_中相应的track_id和Q_lidar_来计算P_kkminus1矩阵。再使用H_、P_kkminus1和R_lidar_来计算S_temp矩阵。

之后，根据一些计算得到的值，更新beg->second中的一些属性，并将其加入vec_box中。同时，将S_temp加入vec_cova中。

最后，输出一条日志信息，表示完成了使用给定时间段进行预测。

请注意，这只是对代码进行的初步解读，具体实现可能还涉及其他变量和函数。