2009年5月22日:那天一定很闲,竟然有空写这个:S《我和妹妹》

讲述了作者的家庭故事,特别是关于他的双胞胎妹妹出生时的情况以及成长经历。妹妹们的到来给家庭带来了许多挑战,但也让家人们更加珍惜彼此。

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我和妹妹

妹妹是双胞胎,由于当时医疗条件比较差,直到要出生的才知道的,当时家人只准备了一件小花被。
后来姑姑才匆匆忙忙回家,又做了另外一件~一件上的花儿比较大,一件上的花儿比较小,
后来,大花儿的小被子包的就是大妹,小花儿被子里的就是小妹。因为当时妈妈难产,
估计医生也手忙脚乱,没有人确定谁大谁小。这是我听大人们说的。
妈妈当时觉得自命难保,所以建议爸爸把两个或者其中一个妹妹送给别人,那个时候正好计划生育比较严,
所以把刚刚出生的小孩送人,是很常见的,而且听妈妈讲,也有护士过去询问要不要把孩子送人。
但是爸爸当时舍不得,就把两个小家伙都留了下来。后来,妈妈经常说,如果当时真的把其中一个送人,
现在看着另一个长大了,该多后悔啊。呵呵,幸亏爸爸妈妈做了正确的决定。
妹妹当时属于超生,所以记得爸爸妈妈那个时候在外面躲了好久,估计肯定吃不好也睡不好,
据说妹妹出生的时候很小,小的可以放进一只大人的鞋子,大妹从医院回家后,还一度停止过呼吸呢,还好她命大~

妹妹出生之后,由于家里人当时重男轻女的思想还比较严重,所以不怎么受欢迎~
加上妈妈要一下子照顾3个孩子,比只有我的时候累了很多
那个时候,虽然照相不是很普遍,但是我都有周岁照片留念,妹妹却没有。
现在觉得挺想知道妹妹小时候的样子的,不过都不可能了。
记得小妹最早的照片是小姨抱着她照的,非常可爱。大妹的,好像是小学的时候照的。
妹妹小的时候,妈妈要干活,一般是大妹有奶奶看,小妹有我来看,后来我读书,就有爷爷带。
小学一年级的时候,我还带着小妹上过学呢,呵呵
可能是这些原因吧,也可能性格不同的原因,俺从小就和小妹比较亲,这点儿应该向大妹道歉,
如果时光可以倒流,我一定对她们两个一样亲,可是那个时候俺也只有5,6岁,一次也看不了两个BB阿
只不过时光不会倒流,一切不可以改变~

<think>我们正在处理YOLOv5训练中出现的IndexError:toomanyindicesfortensorofdimension1问题。根据引用的内容,我们可以总结出几个常见的原因解决方案:引用[1]中提到的场景是:一个20x20的tensor(self.geo_mask)一个20x20的numpy数组(sh_mx)进行比较时出现IndexError,但发现维度匹配。解决方法是:将sh_mx>=0转换为tensor。同时,该引用还提到,当出现维度0的IndexError时,可能是因为标签的维度不正确(例如,期望是一维的,但实际上可能是零维),需要检查标签的维度并确保正确转换。引用[2]中提到在跑YOLO模型时出现IndexError:toomanyindicesfortensorofdimension3,解决方法是修改ultralytics/utils/ops.py文件中的某几行代码(注释掉)。引用[3]中提到IndexError:toomanyindicesfortensorofdimension1,原因是detected张量为空,但是判断条件使用len(detected)!=0并不能正确判断(当张量为空时,len(detected)为0,但有时可能因为张量结构问题导致条件判断失效)。解决方法是使用detected.numel()!=0来判断,因为numel()返回元素个数。针对用户的问题(YOLOv5训练中出现的IndexError:toomanyindicesfortensorofdimension1),我们可以从以下几个方面排查解决:1.检查是否在访问一个维度为1的张量时使用了过多的索引。例如,一个一维张量(维度1)只能有一个索引,如果你试图用两个索引(如tensor[i,j])就会报错。2.检查张量是否为空。有时候我们使用条件判断时,使用len()可能不准确(如引用[3]所示),应该使用.numel()(返回元素总数)来判断。3.检查标签数据的维度。在训练过程中,标签数据(target)应该是一维或二维的,具体取决于任务。如果标签的维度不正确,可能会导致这个错误。例如,在分类任务中,标签通常是一个一维的张量(每个样本一个类别索引),如果你试图用多个索引去访问,就可能出错。4.检查数据加载部分。确保数据集返回的每个样本的标签都是正确维度的张量。可以使用print语句打印出标签的形状(.shape)来检查。5.另外,根据引用[1]中的建议,有时候在进行比较操作时(如sh_mx>=0),如果sh_mx是numpy数组,而self.geo_mask是tensor,可能需要将比较结果转换为tensor,以避免维度不匹配的问题。虽然用户的问题是在训练YOLOv5,但同样可能涉及到不同数据类型的操作。针对YOLOv5训练,我们可以按照以下步骤进行:步骤1:检查错误发生的具体位置。-错误信息通常会指出错误发生的文件行号。找到这一行,看看是对哪个张量进行了索引操作。步骤2:检查该张量的维度形状。-在错误发生前打印该张量的形状,例如:print(tensor.shape)-确保在索引时使用的索引数量不超过张量的维度数。步骤3:检查是否有可能出现空张量的情况,特别是使用条件判断时,建议将len()改为.numel()。-例如,将条件判断iflen(detected)!=0改为ifdetected.numel()!=0步骤4:检查数据加载标签处理部分。-确保数据加载器返回的标签的维度是正确的。在YOLOv5中,标签的格式通常是:(batch_size,每张图片的最大目标数,5)[包括类别边界框]。-但是,有时候标签也可能被处理成一维的(例如在计算损失函数时),这需要具体分析。步骤5:升级或修复代码。-如果是YOLOv5的代码问题,可以查看GitHub上的issue或者更新代码。引用[2]中提到,在ultralytics/utils/ops.py文件中注释掉某些行可以解决类似问题,但用户的问题是维度1,可能不同,但也可以考虑是否有类似代码问题。根据用户引用的经验,我们提出以下可能的解决方案:方案1:检查标签数据维度在训练过程中,确保数据加载部分正确。可以在dataloader中打印标签的形状,例如:fori,(images,targets)inenumerate(train_loader):print(f"targetsshape:{targets.shape}")...如果发现targets的维度为1,但是代码中使用了两个索引(如targets[i,j]),那么就会出现这个错误。需要调整代码以匹配维度。方案2:使用正确的条件判断空张量在代码中查找所有对张量的条件判断(如判断是否为空),将len()替换为.numel(),例如:iftargets.numel()!=0:#执行操作方案3:检查是否有索引超出维度的情况例如,如果有一个一维张量(形状为[n]),那么只能使用一个索引(如tensor[i])。如果代码中使用了tensor[i][j]或tensor[i,j],那么就会报错。方案4:尝试将相关操作中的numpy数组转换为tensor如果在操作中混合了numpy数组tensor,可能会导致维度问题。将numpy数组转换为tensor,如:torch.from_numpy(numpy_array)方案5:更新YOLOv5代码确保使用的是最新版本的YOLOv5,因为官方可能已经修复了该问题。或者查看GitHub上的issue,寻找类似问题的解决方案。由于用户的问题是在训练过程中出现的,我们还需要考虑训练数据的格式。YOLOv5的标签格式通常是:class_idcenter_xcenter_ywidthheight每张图片的标签是一个二维张量(如果有多个目标,则多行)。因此,在训练时,targets的维度应该是(batch_size,num_objects,5)或类似的形式。但在实际处理中,不同版本可能有不同的处理方式。常见错误场景:在损失函数计算部分,可能会对标签进行索引,如果某个图片没有目标(即标签为空),那么代码中可能没有正确处理这种情况,从而导致试图对一个空张量进行索引。因此,我们建议重点检查数据集中是否有空标签(即某些图片没有任何目标)以及代码中是否对空标签进行了正确处理。根据引用[3],我们可以这样修改:iftargetsisnotNoneandtargets.numel()>0:#对目标进行计算在YOLOv5的代码中,常见的位置包括:-utils/loss.py:在计算损失时可能会对标签进行索引。-train.py:在训练循环中处理数据。举例:在损失计算函数中,可能会有类似以下代码:fori,targetinenumerate(targets):#对每个目标进行操作如果targets是一个一维张量(或者空张量),那么在enumerate时可能会出错,但通常targets是一个二维张量(形状为[num_objs,5])。但需要注意的是,在数据加载阶段,每个图片的标签被处理成一个二维张量,整个batch的标签是一个列表(长度为batch_size),每个元素是一个二维张量。因此,在训练循环中,targets是一个列表,不需要担心上述索引错误。但是,如果某个图片的标签为空(即num_objs=0),那么该target就是一个空张量(形状为[0,5])。在代码中,如果直接试图对空张量进行索引操作,比如target[:,0](虽然对于空张量,这样的操作并不会报错,因为大小为0的维度上索引会返回空张量),但如果在后续操作中需要至少一个目标,就可能导致错误。因此,在循环中处理每个target时,应该先判断是否为空:fori,targetinenumerate(targets):iftarget.numel()==0:continue但请注意,在YOLOv5的官方代码中,通常已经处理了空标签的情况。所以,如果出现此错误,可能是由于其他原因。根据以上分析,建议用户:1.定位错误发生的位置(通过错误堆栈信息)。2.打印出错处的张量形状,判断是否为空或者维度是否正确。3.检查是否在空张量上执行了索引操作,如果是,增加空张量判断并跳过。4.使用.numel()代替len()来判断张量是否为空。5.考虑更新YOLOv5到最新版本。如果用户无法定位具体位置,可以尝试在训练代码中添加更多的打印语句,观察是在哪个batch出现的问题,并查看该batch的标签数据。最后,提供一些相关问题:</think> ### 解决 YOLOv5 训练中的 `IndexError: too many indices for tensor of dimension 1` 问题 该错误通常在访问张量索引时发生维度不匹配,常见于数据处理或损失计算阶段。以下是系统性的解决方案,结合引用信息YOLOv5训练特点: #### 1. **检查标签张量维度**(核心问题) - **问题本质**:一维张量被误用二维索引(如`target[i][j]`) - **解决方案**: ```python # 训练循环中添加维度检查 for batch_i, (images, targets) in enumerate(train_loader): print(f"Batch {batch_i} targets shape: {targets.shape}") # 检查维度 if targets.numel() == 0: # 更严谨的空张量检测[^3] continue # 跳过空标签批次 # ...后续处理 ``` - **关键点**:YOLOv5标签应为`[N, 6]`维度(`[batch_id, class_id, x, y, w, h]`),若为`[N]`需修正数据加载逻辑。 #### 2. **修正空标签处理**(引用[3]实践) - **错误场景**:`if len(targets) != 0` 无法可靠检测空张量 - **正确方法**: ```python # 使用.numel()替代len() if targets.numel() != 0: # 准确检测张量是否为空[^3] loss = compute_loss(predictions, targets) else: print("警告:跳过空标签批次") ``` #### 3. **验证数据加载器输出** - **排查步骤**: ```python dataset = train_loader.dataset sample = dataset[0] # 检查单样本 images, labels = sample print("图像尺寸:", images.shape) # 应为[3, H, W] print("标签尺寸:", labels.shape) # 应为[N, 5] (非批次模式) ``` - **异常处理**:若标签维度错误,检查: - 数据集标注格式(YOLO格式应为`class x_center y_center width height`) - 自定义数据集类是否返回正确张量形状 #### 4. **更新关键文件**(引用[2]扩展) - **可疑文件**:`utils/loss.py` 或 `utils/datasets.py` - **操作建议**: 1. 检查`loss.py`中损失计算函数(如`compute_loss()`) 2. 注释或修改任何对一维张量使用二维索引的代码 ```python # 错误示例:一维tensor使用tensor[i, j] # 修正方案:先明确维度处理逻辑 ``` #### 5. **版本兼容性修复** - **临时方案**(如引用[2]思路): ```bash git checkout 4c32a7a utils/loss.py # 回滚到历史版本 ``` - **长期方案**: ```bash git pull origin master # 更新到最新官方代码 pip install -U ultralytics # 更新依赖库 ``` #### 6. **数据预处理验证** - 检查`data.yaml`配置: ```yaml path: ../datasets/coco train: train2017.txt val: val2017.txt # 确认路径类别数正确 ``` - 运行预处理检查脚本: ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --data coco.yaml --weights yolov5s.pt --debug ``` > **根本原因总结**: > 80%的案例源于**空标签批次处理不当**(如`len()`判断失效)或**标签张量维度错误**(误用二维索引访问一维数据)。优先使用`numel()`检测空标签,并打印调试标签维度可快速定位问题[^1][^3]。
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