Error: validation for /home/wheeltec_client/PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default/events/all_events.json failed. schema: /home/wheeltec_client/PX4-Autopilot/src/lib/events/libevents/scripts/../validation/schema.json Traceback (most recent call last): File "libevents/scripts/validate.py", line 347, in <module> main() File "libevents/scripts/validate.py", line 68, in main validate(instance=events, schema=schema) File "/home/wheeltec_client/.local/lib/python3.6/site-packages/jsonschema/validators.py", line 967, in validate raise error jsonschema.exceptions.ValidationError: 1 is less than the minimum of 2
时间: 2023-07-17 15:58:21 浏览: 67
这个错误是由于验证过程中发现了一个不满足条件的数据。根据错误消息,json文件'/home/wheeltec_client/PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default/events/all_events.json'没有通过验证。
根据错误消息的跟踪信息,可以看到错误发生在'/home/wheeltec_client/PX4-Autopilot/src/lib/events/libevents/scripts/../validation/schema.json'中。验证脚本尝试将文件的实例与schema进行验证,但发现实例中的一个值小于了预期的最小值。
具体来说,错误消息中提到的值为1,而预期的最小值为2。这可能意味着在该json文件中定义的某个属性或字段具有一个不符合要求的值。
要解决这个问题,你需要检查'/home/wheeltec_client/PX4-Autopilot/build/px4_sitl_default/events/all_events.json'文件中的数据,并确保所有值都符合预期的要求。你可以根据schema文件中的定义来检查每个属性或字段的最小值,并进行必要的更改或修复。如果你不确定如何解决这个问题,可以查看项目文档或向项目开发者寻求帮助。
相关问题
AssertionError: No labels found in D:/NOMALWORK/studying/biyesheji/NEU-DET/my_yolo_dataset/val/labels.\
This error indicates that there are no label files present in the specified directory "D:/NOMALWORK/studying/biyesheji/NEU-DET/my_yolo_dataset/val/labels".
To resolve this error, you need to make sure that the label files for your validation set are present in the correct directory. These label files should have the same name as the corresponding image files and have the extension ".txt".
If the label files are missing, you need to create them using a labeling tool and save them in the correct directory.
If the label files are present but in a different directory, you need to update the path in your code to point to the correct directory.
validation_freq = 100 // 32
假设你的训练集大小为 $N$,batch size 为 $B$,那么 `validation_freq` 参数可以通过以下公式计算:
```
validation_freq = N // (B * k)
```
其中,$k$ 是一个常数,它的取值通常在 1-5 之间。这个公式的含义是,每训练 `validation_freq` 个 batch,就进行一次验证。
假如你的训练集大小为 1000,batch size 为 32,$k$ 取 1,那么 `validation_freq` 的值为:
```
validation_freq = 1000 // (32 * 1) = 31
```
也就是说,每训练 31 个 batch,就进行一次验证。如果 $k$ 取 2 或 3,那么 `validation_freq` 的值会更大一些,验证的频率就会降低,从而加快训练速度。但是,如果 $k$ 取的太大,会导致验证的频率过低,可能会影响模型的性能。因此,需要根据具体情况进行调整。