transform=Compose([ LoadImaged(keys=["img"]), EnsureChannelFirstd(keys=["img"]), ScaleIntensityd(keys=["img"], minv=0, maxv=1, channel_wise=True), Resized(keys=["img"], spatial_size=(96,96,96)), Lambdad(keys=["img"],func=lambda x: x if x ["label"]==1 else None), CopyItemsd(keys=["img","label"], times=6, allow_missing_key=True), OneOf([ RandRotated(keys=["img"], ranse_x=0.26, range_y=0.26, range_z=0.26, prob=0.85, keep_size=True), Lambdad(keys=["img"],func=lambda x: x), ]) ]) train_ds=CacheDataset(data=train_files,transform=transform) 报错:IndexError: too many indices for tensor of dimension 4 RuntimeError: applying transform <monai.transfoems.utility.dictionary.Lambdad object at 0x7f6ee7eb9b80>
时间: 2024-02-29 19:54:51 浏览: 26
这个错误通常是由于索引错误引起的,这意味着您正在尝试访问超出张量维度的索引。在这种情况下,您可以检查一下您的代码中是否存在类似于这样的错误:尝试使用四个索引访问一个四维张量,或者使用五个索引访问一个五维张量。
此外,您的代码中似乎有一个拼写错误,`Range`应该是`range`。您需要将`Range`更改为`range`,然后再尝试运行您的代码。
相关问题
transform=Compose([ LoadImaged(keys=["img"]), EnsureChannelFirstd(keys=["img"]), ScaleIntensityd(keys=["img"], minv=0, maxv=1, channel_wise=True), Resized(keys=["img"], spatial_size=(96,96,96)), CopyItemsd(keys=["img"], times=6, condition=lambda x: x["label"]==1), RandRotated(keys=["img"], ranse_x=0.26, range_y=0.26, range_z=0.26, prob=0.85, keep_size=True) ]),这段代码报错:_init_() got an unexpected keyword argument 'condition',如何解决报错信息
这个错误信息表明 `CopyItemsd` 这个类没有 `condition` 这个参数,所以你需要将 `condition` 参数从 `CopyItemsd` 中移除。可以将代码改为如下形式:
```
transform = Compose([
LoadImaged(keys=["img"]),
EnsureChannelFirstd(keys=["img"]),
ScaleIntensityd(keys=["img"], minv=0, maxv=1, channel_wise=True),
Resized(keys=["img"], spatial_size=(96,96,96)),
CopyItemsd(keys=["img"], times=6),
RandRotated(keys=["img"], ranse_x=0.26, range_y=0.26, range_z=0.26, prob=0.85, keep_size=True)
])
```
这样就可以避免这个错误了。
self.transform = transforms.Compose
self.transform = transforms.Compose是PyTorch中用于定义数据预处理操作的方法。它允许将多个预处理步骤组合在一起,以便在数据集上进行一系列的转换操作[^1]。
下面是一个示例,展示了如何使用transforms.Compose来定义一个数据预处理操作的序列:
```python
import torchvision.transforms as transforms
# 定义预处理操作
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize(256), # 调整图像大小为256x256
transforms.CenterCrop(224), # 中心裁剪为224x224
transforms.ToTensor(), # 转换为张量
transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) # 标准化
])
# 在数据集上应用预处理操作
dataset = YourDataset(transform=transform)
```
在上面的示例中,我们首先导入了torchvision.transforms模块,并使用transforms.Compose方法定义了一个名为transform的预处理操作序列。这个序列包含了四个操作:Resize、CenterCrop、ToTensor和Normalize。这些操作将按照定义的顺序依次应用于数据集中的每个样本。
通过使用transforms.Compose,我们可以方便地将多个预处理操作组合在一起,以便在数据集上进行一系列的转换操作。这样可以简化代码,并且使得数据预处理过程更加灵活和可定制。
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