问题：dataset.ReadAsArray(off_ulx, off_uly, cols, rows) return None

最新推荐文章于 2023-03-27 22:20:27 发布
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本文探讨了在使用dataset_tif.ReadAsArray方法读取影像数据时遇到的问题，当传入的边界参数超出影像边界或遭遇GDAL高版本bug时，可能导致返回None。博主通过将GDAL版本从3.2.1降级到3.0.2成功解决了这一问题。

dataset_tif.ReadAsArray(off_ulx, off_uly, cols, rows) return None

可能有以下这几种情况：

  • 传入的值的边界超越的影像的边界。
  • gdal高版本的bug
    博主是遇到第二种情况，解决办法：gdal 3.2.1->gdal 3.0.2问题解决。
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```python def get_requests(args, tokenizer): common_kwargs = { "dataset_path": args.dataset_path, "random_seed": args.seed, } sample_kwargs = { "tokenizer": tokenizer, "lora_path": args.lora_path, "max_loras": args.max_loras, "num_requests": args.num_prompts, "input_len": args.input_len, "output_len": args.output_len, } if args.dataset_path is None or args.dataset_name == "random": sample_kwargs["range_ratio"] = args.random_range_ratio sample_kwargs["prefix_len"] = args.prefix_len dataset_cls = RandomDataset elif args.dataset_name == "sharegpt": dataset_cls = ShareGPTDataset if args.backend == "vllm-chat": sample_kwargs["enable_multimodal_chat"] = True elif args.dataset_name == "sonnet": assert tokenizer.chat_template or tokenizer.default_chat_template, ( "Tokenizer/model must have chat template for sonnet dataset." ) dataset_cls = SonnetDataset sample_kwargs["prefix_len"] = args.prefix_len sample_kwargs["return_prompt_formatted"] = True elif args.dataset_name == "burstgpt": dataset_cls = BurstGPTDataset elif args.dataset_name == "hf": common_kwargs["no_stream"] = args.no_stream if args.dataset_path in VisionArenaDataset.SUPPORTED_DATASET_PATHS: dataset_cls = VisionArenaDataset common_kwargs["dataset_subset"] = None common_kwargs["dataset_split"] = "train" sample_kwargs["enable_multimodal_chat"] = True elif args.dataset_path in InstructCoderDataset.SUPPORTED_DATASET_PATHS: dataset_cls = InstructCoderDataset common_kwargs["dataset_split"] = "train" elif args.dataset_path in ConversationDataset.SUPPORTED_DATASET_PATHS: dataset_cls = ConversationDataset common_kwargs["dataset_subset"] = args.hf_subset common_kwargs["dataset_split"] = args.hf_split sample_kwargs["enable_multimodal_chat"] = True elif args.dataset_path in AIMODataset.SUPPORTED_DATASET_PATHS: dataset_cls = AIMODataset common_kwargs["dataset_subset"] = None common_kwargs["dataset_split"] = "train" else: raise ValueError(f"Unknown dataset name: {args.dataset_name}") sample_kwargs = {k: v for k, v in sample_kwargs.items() if v is not None} return dataset_cls(**common_kwargs).sample(**sample_kwargs) ``` 分析代码逻辑
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if args.dataset_path is None or args.dataset_name == "random": dataset_cls = RandomDataset # 随机数据集 elif args.dataset_name == "sharegpt": dataset_cls = ShareGPTDataset # 对话数据集 elif args....
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