Inherit from ADO.NET DataSet to create your own business objects

博客提供了一个关于DataSet的资源链接,具体为http://www.codeproject.com/dotnet/InheritFromDataSet.asp#xx958668xx ,可从中获取相关技术信息。
当遇到 `AssertionError: The requested nnUNet trainer class must inherit from nnUNetTrainer` 错误时,意味着所请求的 nnUNet 训练器类没有继承自 `nnUNetTrainer` 类,以下是一些解决方法: ### 1. 检查自定义训练器类的继承关系 确保自定义的训练器类正确继承自 `nnUNetTrainer`。例如: ```python from nnunet.training.network_training.nnUNetTrainer import nnUNetTrainer class CustomTrainer(nnUNetTrainer): def __init__(self, plans_file, fold, output_folder=None, dataset_directory=None, batch_dice=True, stage=None, unpack_data=True, deterministic=True, fp16=False): super().__init__(plans_file, fold, output_folder, dataset_directory, batch_dice, stage, unpack_data, deterministic, fp16) # 可以在这里添加自定义的训练逻辑 def run_training(self): # 自定义训练逻辑 pass ``` ### 2. 检查导入路径 确保 `nnUNetTrainer` 类被正确导入。在 Python 脚本中,应该有类似如下的导入语句: ```python from nnunet.training.network_training.nnUNetTrainer import nnUNetTrainer ``` ### 3. 检查类名拼写 确保在代码中引用自定义训练器类时,类名的拼写是正确的。如果类名拼写错误,可能会导致无法正确识别继承关系。 ### 4. 检查版本兼容性 确保使用的 nnUNet 库版本与代码兼容。有时,不同版本的库可能会有 API 变化,导致继承关系出现问题。可以尝试更新或回退 nnUNet 库到合适的版本。 ### 5. 调试代码 可以在代码中添加一些调试信息,打印出自定义训练器类的继承关系,以确认是否正确继承自 `nnUNetTrainer`。例如: ```python from nnunet.training.network_training.nnUNetTrainer import nnUNetTrainer class CustomTrainer(nnUNetTrainer): def __init__(self, plans_file, fold, output_folder=None, dataset_directory=None, batch_dice=True, stage=None, unpack_data=True, deterministic=True, fp16=False): super().__init__(plans_file, fold, output_folder, dataset_directory, batch_dice, stage, unpack_data, deterministic, fp16) print(issubclass(CustomTrainer, nnUNetTrainer)) # 应该输出 True ```
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