当前位置: 首页 > web >正文

记录一次薛定谔bug

我服了,重启之后还是有问题

好的,别着急,也别灰心!这种情况确实非常折磨人,但我们离真相只有一步之遥了。你已经排除了最常见的“幽灵缓存”问题,这说明问题是确定性的(deterministic),它就藏在你的代码或数据流的某个地方。

现在,我们需要动用“终极武器”——代码调试。我们要在程序崩溃前的那一刻,让它把“犯罪证据”打印出来给我们看。


精准打击:在 Dataset 中加入调试代码

我们的目标是,在 cv2.imread 失败之前,就捕获到那个导致失败的、有问题的 img_full_path。

请打开你的 data_loader.py 文件,找到 MultimodalDataset 类的 __getitem__ 方法,并进行如下临时修改

修改 data_loader.py 中的 __getitem__ 方法:

Generated python

# in class MultimodalDatasetdef __getitem__(self, idx):sample_info = self.samples[idx]img_name, patient_id = sample_info['img_name'], sample_info['patient_id']img_full_path = os.path.join(self.img_path, img_name)# ================== 开始添加调试代码 ==================# 1. 检查文件路径是否存在if not os.path.exists(img_full_path):print(f"!!! CRITICAL ERROR: File does not exist at path !!!")print(f"Index: {idx}")print(f"Patient ID: {patient_id}")print(f"Image Name from list: {img_name}")print(f"Full Path attempted: {img_full_path}")# 主动抛出一个清晰的异常,让程序在这里停下raise FileNotFoundError(f"Image not found at specified path: {img_full_path}")# 2. 尝试读取前打印信息(可选,但有助于观察)# print(f"Attempting to read index {idx}: {img_full_path}")# ================== 调试代码结束 ==================# --- 你原来的代码 ---img = cv2.cvtColor(cv2.imread(img_full_path), cv2.COLOR_BGR2RGB)if self.is_train:# ...

Use code with caution.Python

如何使用这个修改

  1. 保存 你修改后的 data_loader.py 文件。

  2. 再次运行 你的主训练脚本 img_train.py。

预期会发生什么?

现在,你的程序在崩溃前会执行我们的检查。有以下几种可能的结果:

  • 情况A:程序崩溃,并打印出 "CRITICAL ERROR: File does not exist at path"

    • 恭喜你,我们抓到它了!

    • 终端会明确地打印出那个真正导致问题的 Image Name from list 和 Full Path attempted。

    • 这时请仔细观察打印出的这个文件名。 它很可能不是你之前删除的那个 674QP... 文件,而是另一个你没注意到的、同样有问题的文件(比如另一个乱码文件,或者路径/扩展名错误的文件)。

    • 下一步:根据这个新发现的错误文件名,去你的文件系统和CSV文件中定位并修复它。

  • 情况B:程序仍然像以前一样,在 cv2.error 那里崩溃,没有打印我们的 "CRITICAL ERROR"

    • 这种情况虽然可能性小,但如果发生了,说明 os.path.exists(img_full_path) 认为文件是存在的,但 cv2.imread() 却无法读取它

    • 这意味着

      1. 文件损坏:文件本身是一个0KB的空文件,或者文件内容已损坏,不是一个有效的图像格式。

      2. 权限问题:运行你脚本的用户,没有读取那个特定图像文件的权限。

    • 下一步:你需要检查错误日志中OpenCV警告([ WARN: ... ])所指向的那个文件,去文件系统里查看它的大小和权限。可以尝试用一个看图软件(image viewer)手动打开它,看看是否能正常显示。

总结与行动计划

  1. 复制粘贴 上述调试代码到你的 __getitem__ 方法中。

  2. 运行 你的训练脚本。

  3. 仔细观察 终端的输出。

    • 如果看到我们自定义的FileNotFoundError,恭喜你找到了新的“罪犯”,记下它的名字去处理。

    • 如果还是老的cv2.error,那么问题就是文件损坏或权限问题,去检查那个文件本身。

我们正在从外围的“缓存”问题,深入到代码内部去直接捕捉证据。这个方法几乎肯定能帮你定位到问题的根源。请把修改后再次运行的完整错误信息(如果有的话)发给我,我们可以一起分析。

http://www.xdnf.cn/news/16514.html

相关文章:

  • SpringAI入门及浅实践,实战 Spring‎ AI 调用大模型、提示词工程、对话记忆、Adv‎isor 的使用
  • goland编写go语言导入自定义包出现: package xxx is not in GOROOT (/xxx/xxx) 的解决方案
  • red靶机
  • zabbix-agent静默安装
  • AI编程自动化与算法优化实践指南
  • Oracle 19C RU 19.28 升级和安装
  • Spring Cloud 详解与搭建全攻略
  • MySQL的底层原理--InnoDB数据页结构
  • Java实现大根堆与小根堆详解
  • 53. 最大子数组和
  • 在 Windows 系统中实现 WinToGo 的 VHDX 文件切换使用的常见方法
  • 9.3 快速傅里叶变换
  • Cortex-M内核SysTick定时器介绍
  • [2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN:由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色
  • 【Keepalived】高可用集群
  • 香港本地和国际金融科技应用
  • Javaweb————HTTP的九种请求方法介绍
  • RoPE:相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
  • 【micro:bit】从入门到放弃(六):示例蜂鸣器音乐、摇色子、光照强度、串口调试、麦克风
  • mac版SVN客户端
  • “Datawhale AI夏令营”「结构化数据的用户意图理解和知识问答挑战赛」1
  • 最优估计准则与方法(5)加权最小二乘估计(WLS)_学习笔记
  • 【图像分割】记录1:unet, yolov8_seg
  • 基于springboot的在线数码商城/在线电子产品商品销售系统的设计与实现
  • 如何解决pip安装报错ModuleNotFoundError: No module named ‘ipython’问题
  • 【iOS】网易云仿写
  • 【守护】同为科技SPD:AP-20D/4P产品解析
  • 【leetGPU】1. Vector Addition
  • 其他世界的自来水
  • 统计与大数据分析与数学金融课程解析