about train running

Abierto
#23 4 comentarios 0 reacciones 0 asignados Ver en GitHub

Nadie ha tomado este issue todavía.

Evaluación

Dificultad
3/5
Tiempo estimado
1-2 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python, pytorch

Línea de trabajo

Start with train.py at the create_dataloader call, then inspect data/init.py and the dataset construction passed to torch.utils.data.DataLoader. Reproduce the training command and determine why the dataset has zero samples; done means training starts with a positive dataset size and no num_samples=0 error.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

mean and std stats are from: clip
using Official CLIP's normalization
Traceback (most recent call last):
File "/home/law/HDD/hjs/UniversalFakeDetect/train.py", line 39, in
data_loader = create_dataloader(opt)#训练数据加载器
File "/home/law/HDD/hjs/UniversalFakeDetect/data/init.py", line 29, in create_dataloader
data_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset,
File "/home/law/.conda/envs/hjs/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 376, in init
sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore[arg-type]
File "/home/law/.conda/envs/hjs/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 164, in init
raise ValueError(
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

how to slove it ,help

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
379
Forks
60
Métricas de merge de PR
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

Más de WisconsinAIVision/UniversalFakeDetect

Todos los issues de WisconsinAIVision/UniversalFakeDetect

Issues similares

Más issues de Python

Recibe los nuevos issues en tu correo

Un resumen breve de issues de GitHub para principiantes.