Traceback (most recent call last): File "D:\faster-rcnn-keras-master\faster-rcnn-keras-master\train.py", line 430, in <module> anchors, bbox_util, roi_helper, save_period, save_dir) File "D:\faster-rcnn-keras-master\faster-rcnn-keras-master\utils\utils_fit.py", line 27, in fit_one_epoch for iteration, batch in enumerate(gen): RuntimeError: generator raised StopIteration

这个错误是由于Python中的生成器（Generator）已经遍历完了所有的数据，再次调用生成器就会抛出StopIteration异常，从而导致运行时出错。解决这个问题的方法是在生成器的代码中添加一个循环，使其可以一直产生数据。你可以检查一下你的生成器代码是否有问题，或者尝试在生成器代码中添加一个while True的循环来避免这个问题。另外，你也可以尝试使用Python的yield语句来创建生成器，这样可以更加方便地处理数据。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "D:\程序\Keras-Faster-RCNN-master-master\metrics.py", line 266, in <module> new_boxes, new_probs = roi_helpers.non_max_suppression_fast(bbox, np.array(probs[key]), overlap_thresh=0.5) File "D:\程序\Keras-Faster-RCNN-master-master\keras_frcnn\roi_helpers.py", line 230, in non_max_suppression_fast boxes = boxes[pick].astype("int") OverflowError: Python int too large to convert to C long

这个错误的原因是Python中整型类型的范围是有限的，如果一个整数太大了，就会超出它的范围而无法转换为C语言中的long类型。在这个代码中，可能是bbox或probs[key]中的某个值超出了整型类型的范围，需要对这些值进行处理，例如使用float类型或者进行数据缩放等操作。你可以检查一下bbox和probs[key]中的数据类型和范围，看看是否存在这种情况。

Traceback (most recent call last): File "D:/code/hrnet-keras-main/train.py", line 18, in <module> from utils.dataloader import SegmentationDataset File "D:\code\hrnet-keras-main\utils\dataloader.py", line 13, in <module> class SegmentationDataset(keras.utils.Sequence): AttributeError: module 'keras.utils' has no attribute 'Sequence'

这个错误通常是因为你使用的 Keras 版本与代码中的版本不兼容导致的。

在较新的 Keras 版本中，`Sequence` 类被移动到了 `keras.utils.data` 模块中。你可以尝试将代码中的 `keras.utils.Sequence` 替换为 `keras.utils.data.Sequence` 来解决这个问题。

如果你使用的是较旧的 Keras 版本，并且不想升级到新版本，你可以尝试使用 `keras.utils.Sequence` 的等效替代方法 `keras.utils.Sequence`。你可以在代码中添加以下导入语句来使用等效的方法：

from keras.utils import Sequence

这样应该可以解决你遇到的问题。如果还有其他问题，请随时提问。