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ValueError: Predictions and/or references don't match the expected format.

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Valutazione

Difficoltà
3/5
Tempo stimato
1-2 giorni
Idoneità per principianti
45/100
Tipo di issue
Bug
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
numpy, python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Riproduci il report con lo snippet fornito evaluate.load("mean_iou") e mean_iou.compute, quindi esamina l’entry point della metrica mean_iou e il percorso di validazione in evaluate/module.py attorno a add_batch. Conferma perché gli array NumPy bidimensionali vengono rifiutati e verifica che l’esempio documentato calcoli correttamente IoU con le versioni riportate.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Getting this error when trying to compute IoU using the Huggingface example.
Flattening arrays does not solve the problem as this issue suggests.

Steps to reproduce:

import numpy as np
import evaluate

mean_iou = evaluate.load("mean_iou")
predicted = np.array([[2, 2, 3], [8, 2, 4], [3, 255, 2]])
ground_truth = np.array([[1, 2, 2], [8, 2, 1], [3, 255, 1]])
results = mean_iou.compute(predictions=predicted, references=ground_truth, num_labels=10, ignore_index=255)

Using
evaluate 0.4.1
numpy 1.26.1

Full error:

Traceback (most recent call last):
  File "/home/anba/catkin_ws/src/tas_dev/dev/anba/SAM/test.py", line 7, in <module>
    results = mean_iou.compute(predictions=predicted, references=ground_truth, num_labels=10, ignore_index=255)
  File "/home/anba/anaconda3/envs/SAM/lib/python3.10/site-packages/evaluate/module.py", line 450, in compute
    self.add_batch(**inputs)
  File "/home/anba/anaconda3/envs/SAM/lib/python3.10/site-packages/evaluate/module.py", line 541, in add_batch
    raise ValueError(error_msg) from None
ValueError: Predictions and/or references don't match the expected format.
Expected format: {'predictions': Sequence(feature=Sequence(feature=Value(dtype='uint16', id=None), length=-1, id=None), length=-1, id=None), 'references': Sequence(feature=Sequence(feature=Value(dtype='uint16', id=None), length=-1, id=None), length=-1, id=None)},
Input predictions: [  2   2   3   8   2   4   3 255   2],
Input references: [  1   2   2   8   2   1   3 255   1]
Lingua principale
Python
Stelle
2.5k
Fork
346
Merge medio
38m
PR unite (30g)
4

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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