NotImplementedError: We need json file!!!
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Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 30/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- python
- Domaine
- data, machine-learning
Piste de recherche
Commencez par eval_msrvtt.sh et suivez les appels signalés à setup_dataloaders et create_dataset dans multi_modality/tasks/pretrain.py. Lisez dans multi_modality/dataset/pt_dataset.py autour des lignes 122 et 208 afin d’identifier l’entrée JSON requise et la manière dont le dataset doit être préparé. La tâche est terminée lorsque la configuration documentée permet à eval_msrvtt.sh de continuer sans le NotImplementedError.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Hi,
When I try to run sh eval_msrvtt.sh, I am getting the following error:
[rank0]: File "/workspace/InternVideo2/multi_modality/tasks/pretrain.py", line 315, in main
[rank0]: train_loaders, test_name2loaders, train_media_types = setup_dataloaders(
[rank0]: File "/workspace/InternVideo2/multi_modality/tasks/pretrain.py", line 245, in setup_dataloaders
[rank0]: train_datasets = create_dataset(f"{mode}_train", config)
[rank0]: File "/workspace/InternVideo2/multi_modality/dataset/init.py", line 234, in create_dataset
[rank0]: datasets.append(dataset_cls(**dataset_kwargs))
[rank0]: File "/workspace/InternVideo2/multi_modality/dataset/pt_dataset.py", line 208, in init
[rank0]: super().init(ann_file, transform, num_epochs)
[rank0]: File "/workspace/InternVideo2/multi_modality/dataset/pt_dataset.py", line 122, in init
[rank0]: raise NotImplementedError("We need json file!!!")
[rank0]: NotImplementedError: We need json file!!!
Please let me know, how I can download the dataset automatically
- Langage dominant
- Python
- Étoiles
- 2.4k
- Forks
- 163
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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