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Traceback (most recent call last): File "/tmp/a.py", line 6, in <module> i=input().split() EOFError: EOF when reading a line

时间: 2023-10-12 20:03:18 浏览: 388
这个错误通常是由于 input() 函数在读取用户输入时遇到了文件末尾(EOF)而引起的。这可能是因为你已经输入了全部内容并按下了 Ctrl + D(在 Unix/Linux 系统上)或 Ctrl + Z(在 Windows 系统上)。在这种情况下,你应该停止输入并处理已经输入的内容。你可以尝试检查你的输入方式是否正确,或者尝试在代码中增加一些输入验证以确保输入正确。
相关问题

Traceback (most recent call last): File "/tmp/a.py", line 25, in <module> s=(input().split(',')) EOFError: EOF when reading a line

遇到`EOFError: EOF when reading a line`错误通常是因为尝试读取输入(如从键盘)时已经到达文件结束(EOF),但在等待更多的输入。在您的例子中,可能是在`a.py`脚本的第25行,试图通过`input().split(',')`从用户那里接收逗号分隔的数据,但用户没有输入或输入已结束。 解决这个问题的方法有几种: 1. **明确提示用户输入**:在等待输入之前,可以先告诉用户输入什么,例如: ```python user_input = input("请输入以逗号分隔的值: ") ``` 2. **捕获异常并处理**:如果不确定用户是否会输入,可以在调用`input()`后添加异常处理来防止程序崩溃: ```python try: s = input().split(',') except EOFError: print("未收到输入,请输入数据。") # 这里可以再次请求输入或者终止程序 ``` 3. **检查输入是否为空**:在处理输入之前检查它是否非空: ```python user_input = input().strip() if not user_input: print("请输入数据。") continue # 或者重新开始循环,让用户继续输入 s = user_input.split(',') ```

Traceback (most recent call last): File "/tmp/a.py", line 2, in <module> demands = [int(input()) for _ in range(n)] File "/tmp/a.py", line 2, in <listcomp> demands = [int(input()) for _ in range(n)] EOFError: EOF when reading a line

<think>嗯,用户遇到了一个Python的错误,具体是EOFError: EOF when reading a line。这个错误发生在他们运行一个脚本的时候,特别是在读取输入的时候。我需要先分析这个错误的原因,然后给出解决方法。 首先,EOFError通常发生在使用input()或者raw_input()函数时,程序尝试读取输入,但是没有更多的输入可读。比如,当用户在命令行中输入时,可能没有提供足够的输入,或者脚本从文件或管道读取输入时,文件提前结束了。 看用户的代码,他们在第2行使用了demands = [int(input()) for _ in range(n)]。这里的问题可能出现在n的值上。假设用户通过某种方式获取了n的值,比如n = int(input()),那么如果用户在输入n之后没有提供足够的行数,就会触发这个错误。例如,n是3,但用户只输入了两行,那么第三次调用input()就会遇到EOF。 接下来,我需要解释这个错误的原因。当程序执行到input()时,它会等待用户输入,直到遇到一个换行符。如果输入流在此时结束(比如文件结束,或者用户按下了Ctrl+D或Ctrl+Z),就会抛出EOFError。 解决方法有几个方面:一是确保输入的数据足够,二是处理可能的异常情况。比如,可以捕获EOFError,并提供默认值或者提示用户输入不足。或者在读取输入之前,先检查是否有足够的输入可用。 例如,在用户的代码中,可以在读取每个输入的时候加上异常处理: demands = [] for _ in range(n): try: demands.append(int(input())) except EOFError: print("输入不足,无法读取所有需求!") break # 或者退出程序 或者,在读取n的时候也要处理可能的错误,比如用户没有输入n的值,或者输入的不是整数,这可能导致ValueError。因此,可能需要更全面的错误处理。 另外,用户可能是在使用重定向输入或者管道时,输入文件中的数据不够。这时候需要检查输入文件的数据行数是否足够n次读取。 总结来说,错误的原因是输入流提前结束,解决方法包括确保输入足够和处理异常。然后,我需要将这些整理成清晰的步骤,并给出示例代码。 最后,根据用户的要求,提出相关问题,比如其他常见的输入错误,如何处理输入中的非整数,或者使用不同的方法读取输入避免EOFError等。</think><< 这个错误发生在尝试读取用户输入时遇到意外结束(End Of File)。当使用`input()`函数但输入流提前结束时就会触发EOFError。常见于以下场景: - 通过管道/重定向输入时文件内容不足 - 在交互式环境中手动触发EOF(如Ctrl+D/Ctrl+Z) - 输入次数与预期循环次数不匹配 解决方法: 1. 添加异常处理 ```python try: n = int(input()) demands = [int(input()) for _ in range(n)] except EOFError: print("错误:输入过早结束") demands = [] # 或进行其他错误处理 ``` 2. 使用默认值(适用于非交互场景) ```python import sys inputs = sys.stdin.read().split() try: n = int(inputs[0]) demands = list(map(int, inputs[1:n+1])) except IndexError: print("输入数据不完整") ``` 3. 逐行安全读取 ```python demands = [] for _ in range(n): try: line = input() except EOFError: break demands.append(int(line)) ``` 根本原因是代码假设输入源始终能提供足够数据,但实际输入量小于程序预期。建议总是对用户输入进行验证和异常处理。
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(foundationpose) root@localhost:/mnt/e/wsl/foundationpose-main# python run_demo.py /root/anaconda3/envs/foundationpose/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py:25: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. from pkg_resources import packaging # type: ignore[attr-defined] Warp 1.0.2 initialized: CUDA Toolkit 11.5, Driver 12.6 Devices: "cpu" : "x86_64" "cuda:0" : "NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER" (8 GiB, sm_75, mempool enabled) Kernel cache: /root/.cache/warp/1.0.2 Traceback (most recent call last): File "/mnt/e/wsl/foundationpose-main/run_demo.py", line 29, in <module> mesh = trimesh.load(args.mesh_file) File "/root/anaconda3/envs/foundationpose/lib/python3.9/site-packages/trimesh/exchange/load.py", line 114, in load ) = _parse_file_args(file_obj=file_obj, file_type=file_type, resolver=resolver) File "/root/anaconda3/envs/foundationpose/lib/python3.9/site-packages/trimesh/exchange/load.py", line 608, in _parse_file_args raise ValueError(f"string is not a file: {file_obj}") ValueError: string is not a file: /mnt/e/wsl/foundationpose-main/demo_data/mustard0/mesh/textured_simple.obj (foundationpose) root@localhost:/mnt/e/wsl/foundationpose-main# python run_demo.py /root/anaconda3/envs/foundationpose/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py:25: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. See https://setuptools.pypa.io/en/latest/pkg_resources.html. The pkg_resources package is slated for removal as early as 2025-11-30. Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. from pkg_resources import packaging # type: ignore[attr-defined] Warp 1.0.2 initialized: CUDA Toolkit 11.5, Driver 12.6 Devices: "cpu" : "x86_64" "cuda:0" : "NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER" (8 GiB, sm_75, mempool enabled) Kernel cache: /root/.cache/warp/1.0.2 Traceback (most recent call last): File "/mnt/e/wsl/foundationpose-main/run_demo.py", line 29, in <module> mesh = trimesh.load(args.mesh_file) File "/root/anaconda3/envs/foundationpose/lib/python3.9/site-packages/trimesh/exchange/load.py", line 114, in load ) = _parse_file_args(file_obj=file_obj, file_type=file_type, resolver=resolver) File "/root/anaconda3/envs/foundationpose/lib/python3.9/site-packages/trimesh/exchange/load.py", line 608, in _parse_file_args raise ValueError(f"string is not a file: {file_obj}") ValueError: string is not a file: /mnt/e/wsl/foundationpose-main/demo_data/mustard0/mesh/textured_simple.obj (foundationpose) root@localhost:/mnt/e/wsl/foundationpose-main# python run_demo.py /root/anaconda3/envs/foundationpose/lib/python3.9/site-packages/torch/utils/cpp_extension.py:25: UserWarning: pkg_resources is deprecated as an API. 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Refrain from using this package or pin to Setuptools<81. from pkg_resources import packaging # type: ignore[attr-defined] Warp 1.0.2 initialized: CUDA Toolkit 11.5, Driver 12.6 Devices: "cpu" : "x86_64" "cuda:0" : "NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER" (8 GiB, sm_75, mempool enabled) Kernel cache: /root/.cache/warp/1.0.2 [__init__()] self.cfg: lr: 0.0001 c_in: 6 zfar: 'Infinity' debug: null n_view: 1 run_id: 3wy8qqex use_BN: true exp_name: 2024-01-11-20-02-45 n_epochs: 62 save_dir: /home/bowenw/debug/2024-01-11-20-02-45/ use_mask: false loss_type: pairwise_valid optimizer: adam batch_size: 64 crop_ratio: 1.1 enable_amp: true use_normal: false max_num_key: null warmup_step: -1 input_resize: - 160 - 160 max_step_val: 1000 vis_interval: 1000 weight_decay: 0 normalize_xyz: true resume_run_id: null clip_grad_norm: 'Infinity' lr_epoch_decay: 500 render_backend: nvdiffrast train_num_pair: 5 lr_decay_epochs: - 50 n_epochs_warmup: 1 make_pair_online: false gradient_max_norm: 'Infinity' max_step_per_epoch: 10000 n_rendering_workers: 1 save_epoch_interval: 100 n_dataloader_workers: 100 split_objects_across_gpus: true ckpt_dir: /mnt/e/wsl/foundationpose-main/learning/training/../../weights/2024-01-11-20-02-45/model_best.pth [__init__()] self.h5_file:None [__init__()] Using pretrained model from /mnt/e/wsl/foundationpose-main/learning/training/../../weights/2024-01-11-20-02-45/model_best.pth [__init__()] init done [__init__()] welcome [__init__()] self.cfg: lr: 0.0001 c_in: 6 zfar: .inf debug: null w_rot: 0.1 n_view: 1 run_id: null use_BN: true rot_rep: axis_angle ckpt_dir: /mnt/e/wsl/foundationpose-main/learning/training/../../weights/2023-10-28-18-33-37/model_best.pth exp_name: 2023-10-28-18-33-37 save_dir: /tmp/2023-10-28-18-33-37/ loss_type: l2 optimizer: adam trans_rep: tracknet batch_size: 64 crop_ratio: 1.2 use_normal: false BN_momentum: 0.1 max_num_key: null warmup_step: -1 input_resize: - 160 - 160 max_step_val: 1000 normal_uint8: false vis_interval: 1000 weight_decay: 0 n_max_objects: null normalize_xyz: true clip_grad_norm: 'Infinity' rot_normalizer: 0.3490658503988659 trans_normalizer: - 0.019999999552965164 - 0.019999999552965164 - 0.05000000074505806 max_step_per_epoch: 25000 val_epoch_interval: 10 n_dataloader_workers: 60 enable_amp: true use_mask: false [__init__()] self.h5_file: [__init__()] Using pretrained model from /mnt/e/wsl/foundationpose-main/learning/training/../../weights/2023-10-28-18-33-37/model_best.pth [__init__()] init done

error: subprocess-exited-with-error × Getting requirements to build wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [33 lines of output] Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/xn/lib/python3.12/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 353, in <module> main() File "/home/ubuntu/xn/lib/python3.12/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 335, in main json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs']) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ubuntu/xn/lib/python3.12/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 112, in get_requires_for_build_wheel backend = _build_backend() ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/ubuntu/xn/lib/python3.12/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 77, in _build_backend obj = import_module(mod_path) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/lib/python3.12/importlib/__init__.py", line 90, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1387, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1310, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in _call_with_frames_removed File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1387, in _gcd_import File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1360, in _find_and_load File "<frozen importlib._bootstrap>", line 1331, in _find_and_load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap>", line 935, in _load_unlocked File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 995, in exec_module File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in _call_with_frames_removed File "/tmp/pip-build-env-5w96bh46/overlay/lib/python3.12/site-packages/setuptools/__init__.py", line 16, in <module> import setuptools.version File "/tmp/pip-build-env-5w96bh46/overlay/lib/python3.12/site-packages/setuptools/version.py", line 1, in <module> import pkg_resources File "/tmp/pip-build-env-5w96bh46/overlay/lib/python3.12/site-packages/pkg_resources/__init__.py", line 2172, in <module> register_finder(pkgutil.ImpImporter, find_on_path) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'pkgutil' has no attribute 'ImpImporter'. Did you mean: 'zipimporter'? [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: subprocess-exited-with-error × Getting requirements to build wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> See above for output. note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.

(rmats) [stu4@localhost :~]$ echo -e "/home/stu4/SRR5476912_sorted.bam\n/home/stu4/SRR5476913_sorted.bam" > Epi6.5.bamfile (rmats) [stu4@localhost :~]$ echo -e "/home/stu4/SRR5476914_sorted.bam\n/home/stu4/SRR5476915_sorted.bam" > ExE6.5.bamfile (rmats) [stu4@localhost :~]$ rmats.py --b1 Epi6.5.bamfile --b2 ExE6.5.bamfile --gtf /home/stu4/Mus_musculus.GRCm38.102.chr.gtf --od Epi6.5_ExE6.5_hisat2 --tmp Epi6.5_ExE6.5_hisat2/tmp -t paired --readLength 115 --cstat 0.05 --libType fr-unstranded --nthread 4 --tstat 2 gtf: 18.7707397938 There are 55401 distinct gene ID in the gtf file There are 142604 distinct transcript ID in the gtf file There are 34279 one-transcript genes in the gtf file There are 843402 exons in the gtf file There are 26950 one-exon transcripts in the gtf file There are 21842 one-transcript genes with only one exon in the transcript Average number of transcripts per gene is 2.574033 Average number of exons per transcript is 5.914294 Average number of exons per transcript excluding one-exon tx is 7.059436 Average number of gene per geneGroup is 7.464226 statistic: 0.0249240398407 Fail to open /home/stu4/SRR5476912_sorted.bam /home/stu4/SRR5476913_sorted.bamFail to open /home/stu4/SRR5476914_sorted.bam /home/stu4/SRR5476915_sorted.bam read outcome totals across all BAMs USED: 0 NOT_PAIRED: 0 NOT_NH_1: 0 NOT_EXPECTED_CIGAR: 0 NOT_EXPECTED_READ_LENGTH: 0 NOT_EXPECTED_STRAND: 0 EXON_NOT_MATCHED_TO_ANNOTATION: 0 JUNCTION_NOT_MATCHED_TO_ANNOTATION: 0 CLIPPED: 0 total: 0 outcomes by BAM written to: Epi6.5_ExE6.5_hisat2/tmp/2025-07-01-00:47:36_540509_read_outcomes_by_bam.txt novel: 0.00137400627136 The splicing graph and candidate read have been saved into Epi6.5_ExE6.5_hisat2/tmp/2025-07-01-00:47:36_540509_*.rmats save: 0.000108957290649 Traceback (most recent call last): File "/opt/Anaconda3/envs/rmats/bin/rmats.py", line 536, in <module> main() File "/opt/Anaconda3/envs/rmats/bin/rmats.py", line 507, in main run_pipe(args) File "rmatspipeline/rmatspipeline.pyx", line 3803, in rmats.rmatspipeline.run_pipe File "rmatspipeline/rmatspipeline.pyx", line 3666, in rmats.rmatspipeline.split_sg_files_by_bam File "rmatspipeline/rmatspipeline.pyx", line 3674, in rmats.rmatspipeline.split_sg_files_by_bam ValueError: invalid literal for int() with base 10: '/home/stu4/SRR5476913_sorted.bam' (rmats) [stu4@localhost :~]$

这是报错信息:Traceback (most recent call last): File "main_SemanticKITTI.py", line 206, in <module> dataset.init_input_pipeline() File "main_SemanticKITTI.py", line 176, in init_input_pipeline self.batch_train_data = self.batch_train_data.map(map_func=map_func) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 1861, in map return MapDataset(self, map_func, preserve_cardinality=True) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 4985, in __init__ use_legacy_function=use_legacy_function) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 4218, in __init__ self._function = fn_factory() File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 3151, in get_concrete_function *args, **kwargs) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 3116, in _get_concrete_function_garbage_collected graph_function, _ = self._maybe_define_function(args, kwargs) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 3463, in _maybe_define_function graph_function = self._create_graph_function(args, kwargs) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/eager/function.py", line 3308, in _create_graph_function capture_by_value=self._capture_by_value), File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/framework/func_graph.py", line 1007, in func_graph_from_py_func func_outputs = python_func(*func_args, **func_kwargs) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 4195, in wrapped_fn ret = wrapper_helper(*args) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/data/ops/dataset_ops.py", line 4125, in wrapper_helper ret = autograph.tf_convert(self._func, ag_ctx)(*nested_args) File "/root/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/autograph/impl/api.py", line 695, in wrapper raise e.ag_error_metadata.to_exception(e) AttributeError: in user code: main_SemanticKITTI.py:145 tf_map * up_i = tf.py_func(DP.knn_search, [sub_points, batch_pc, 1], tf.int32) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'py_func' 这是代码:from helper_tool import DataProcessing as DP from helper_tool import ConfigSemanticKITTI as cfg from helper_tool import Plot from os.path import join from RandLANet import Network from tester_SemanticKITTI import ModelTester import tensorflow as tf import numpy as np import os, argparse, pickle class SemanticKITTI: def __init__(self, test_id): self.name = 'SemanticKITTI' self.dataset_path = '/root/autodl-tmp/RandLA-Net-master/data/semantic_kitti/dataset/sequences_0.06' self.label_to_names = {0: 'unlabeled', 1: 'car', 2: 'bicycle', 3: 'motorcycle', 4: 'truck', 5: 'other-vehicle', 6: 'person', 7: 'bicyclist', 8: 'motorcyclist', 9: 'road', 10: 'parking', 11: 'sidewalk', 12: 'other-ground', 13: 'building', 14: 'fence', 15: 'vegetation', 16: 'trunk', 17: 'terrain', 18: 'pole', 19: 'traffic-sign'} self.num_classes = len(self.label_to_names) self.label_values = np.sort([k for k, v in self.label_to_names.items()]) self.label_to_idx = {l: i for i, l in enumerate(self.label_values)} self.ignored_labels = np.sort([0]) self.val_split = '08' self.seq_list = np.sort(os.listdir(self.dataset_path)) self.test_scan_number = str(test_id) self.train_list, self.val_list, self.test_list = DP.get_file_list(self.dataset_path, self.test_scan_number) self.train_list = DP.shuffle_list(self.train_list) self.val_list = DP.shuffle_list(self.val_list) self.possibility = [] self.min_possibility = [] # Generate the input data flow def get_batch_gen(self, split): if split == 'training': num_per_epoch = int(len(self.train_list) / cfg.batch_size) * cfg.batch_size path_list = self.train_list elif split == 'validation': num_per_epoch = int(len(self.val_list) / cfg.val_batch_size) * cfg.val_batch_size cfg.val_steps = int(len(self.val_list) / cfg.batch_size) path_list = self.val_list elif split == 'test': num_per_epoch = int(len(self.test_list) / cfg.val_batch_size) * cfg.val_batch_size * 4 path_list = self.test_list for test_file_name in path_list: points = np.load(test_file_name) self.possibility += [np.random.rand(points.shape[0]) * 1e-3] self.min_possibility += [float(np.min(self.possibility[-1]))] def spatially_regular_gen(): # Generator loop for i in range(num_per_epoch): if split != 'test': cloud_ind = i pc_path = path_list[cloud_ind] pc, tree, labels = self.get_data(pc_path) # crop a small point cloud pick_idx = np.random.choice(len(pc), 1) selected_pc, selected_labels, selected_idx = self.crop_pc(pc, labels, tree, pick_idx) else: cloud_ind = int(np.argmin(self.min_possibility)) pick_idx = np.argmin(self.possibility[cloud_ind]) pc_path = path_list[cloud_ind] pc, tree, labels = self.get_data(pc_path) selected_pc, selected_labels, selected_idx = self.crop_pc(pc, labels, tree, pick_idx) # update the possibility of the selected pc dists = np.sum(np.square((selected_pc - pc[pick_idx]).astype(np.float32)), axis=1) delta = np.square(1 - dists / np.max(dists)) self.possibility[cloud_ind][selected_idx] += delta self.min_possibility[cloud_ind] = np.min(self.possibility[cloud_ind]) if True: yield (selected_pc.astype(np.float32), selected_labels.astype(np.int32), selected_idx.astype(np.int32), np.array([cloud_ind], dtype=np.int32)) gen_func = spatially_regular_gen gen_types = (tf.float32, tf.int32, tf.int32, tf.int32) gen_shapes = ([None, 3], [None], [None], [None]) return gen_func, gen_types, gen_shapes def get_data(self, file_path): seq_id = file_path.split('/')[-3] frame_id = file_path.split('/')[-1][:-4] kd_tree_path = join(self.dataset_path, seq_id, 'KDTree', frame_id + '.pkl') # Read pkl with search tree with open(kd_tree_path, 'rb') as f: search_tree = pickle.load(f) points = np.array(search_tree.data, copy=False) # Load labels if int(seq_id) >= 11: labels = np.zeros(np.shape(points)[0], dtype=np.uint8) else: label_path = join(self.dataset_path, seq_id, 'labels', frame_id + '.npy') labels = np.squeeze(np.load(label_path)) return points, search_tree, labels @staticmethod def crop_pc(points, labels, search_tree, pick_idx): # crop a fixed size point cloud for training center_point = points[pick_idx, :].reshape(1, -1) select_idx = search_tree.query(center_point, k=cfg.num_points)[1][0] select_idx = DP.shuffle_idx(select_idx) select_points = points[select_idx] select_labels = labels[select_idx] return select_points, select_labels, select_idx @staticmethod def get_tf_mapping2(): def tf_map(batch_pc, batch_label, batch_pc_idx, batch_cloud_idx): features = batch_pc input_points = [] input_neighbors = [] input_pools = [] input_up_samples = [] for i in range(cfg.num_layers): neighbour_idx = tf.py_func(DP.knn_search, [batch_pc, batch_pc, cfg.k_n], tf.int32) sub_points = batch_pc[:, :tf.shape(batch_pc)[1] // cfg.sub_sampling_ratio[i], :] pool_i = neighbour_idx[:, :tf.shape(batch_pc)[1] // cfg.sub_sampling_ratio[i], :] up_i = tf.py_func(DP.knn_search, [sub_points, batch_pc, 1], tf.int32) input_points.append(batch_pc) input_neighbors.append(neighbour_idx) input_pools.append(pool_i) input_up_samples.append(up_i) batch_pc = sub_points input_list = input_points + input_neighbors + input_pools + input_up_samples input_list += [features, batch_label, batch_pc_idx, batch_cloud_idx] return input_list return tf_map def init_input_pipeline(self): print('Initiating input pipelines') cfg.ignored_label_inds = [self.label_to_idx[ign_label] for ign_label in self.ignored_labels] gen_function, gen_types, gen_shapes = self.get_batch_gen('training') gen_function_val, _, _ = self.get_batch_gen('validation') gen_function_test, _, _ = self.get_batch_gen('test') self.train_data = tf.data.Dataset.from_generator(gen_function, gen_types, gen_shapes) self.val_data = tf.data.Dataset.from_generator(gen_function_val, gen_types, gen_shapes) self.test_data = tf.data.Dataset.from_generator(gen_function_test, gen_types, gen_shapes) self.batch_train_data = self.train_data.batch(cfg.batch_size) self.batch_val_data = self.val_data.batch(cfg.val_batch_size) self.batch_test_data = self.test_data.batch(cfg.val_batch_size) map_func = self.get_tf_mapping2() self.batch_train_data = self.batch_train_data.map(map_func=map_func) self.batch_val_data = self.batch_val_data.map(map_func=map_func) self.batch_test_data = self.batch_test_data.map(map_func=map_func) self.batch_train_data = self.batch_train_data.prefetch(cfg.batch_size) self.batch_val_data = self.batch_val_data.prefetch(cfg.val_batch_size) self.batch_test_data = self.batch_test_data.prefetch(cfg.val_batch_size) iter = tf.data.Iterator.from_structure(self.batch_train_data.output_types, self.batch_train_data.output_shapes) self.flat_inputs = iter.get_next() self.train_init_op = iter.make_initializer(self.batch_train_data) self.val_init_op = iter.make_initializer(self.batch_val_data) self.test_init_op = iter.make_initializer(self.batch_test_data) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--gpu', type=int, default=0, help='the number of GPUs to use [default: 0]') parser.add_argument('--mode', type=str, default='train', help='options: train, test, vis') parser.add_argument('--test_area', type=str, default='14', help='options: 08, 11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21') parser.add_argument('--model_path', type=str, default='None', help='pretrained model path') FLAGS = parser.parse_args() os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = str(FLAGS.gpu) os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' Mode = FLAGS.mode test_area = FLAGS.test_area dataset = SemanticKITTI(test_area) dataset.init_input_pipeline() if Mode == 'train': model = Network(dataset, cfg) model.train(dataset) elif Mode == 'test': cfg.saving = False model = Network(dataset, cfg) if FLAGS.model_path is not 'None': chosen_snap = FLAGS.model_path else: chosen_snapshot = -1 logs = np.sort([os.path.join('results', f) for f in os.listdir('results') if f.startswith('Log')]) chosen_folder = logs[-1] snap_path = join(chosen_folder, 'snapshots') snap_steps = [int(f[:-5].split('-')[-1]) for f in os.listdir(snap_path) if f[-5:] == '.meta'] chosen_step = np.sort(snap_steps)[-1] chosen_snap = os.path.join(snap_path, 'snap-{:d}'.format(chosen_step)) tester = ModelTester(model, dataset, restore_snap=chosen_snap) tester.test(model, dataset) else: ################## # Visualize data # ################## with tf.Session() as sess: sess.run(tf.global_variables_initializer()) sess.run(dataset.train_init_op) while True: flat_inputs = sess.run(dataset.flat_inputs) pc_xyz = flat_inputs[0] sub_pc_xyz = flat_inputs[1] labels = flat_inputs[17] Plot.draw_pc_sem_ins(pc_xyz[0, :, :], labels[0, :]) Plot.draw_pc_sem_ins(sub_pc_xyz[0, :, :], labels[0, 0:np.shape(sub_pc_xyz)[1]])

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, accuracy_score import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 1. 数据加载与预处理 # 假设数据文件为CSV格式,包含步态特征和标签列(0=健康, 1=KOA) data = pd.read_csv('gait_data.csv') # 分离特征和标签 X = data.drop('label', axis=1) # 特征矩阵 y = data['label'] # 目标变量 # 处理缺失值(根据实际情况选择方法) X.fillna(X.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 # 标准化特征(重要!树模型虽不需要,但能提升可视化效果) scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 3. 数据集划分 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y ) # 4. 决策树模型 dt_clf = DecisionTreeClassifier( max_depth=5, min_samples_split=10, random_state=42 ) dt_clf.fit(X_train, y_train) dt_pred = dt_clf.predict(X_test) # 5. 随机森林模型 rf_clf = RandomForestClassifier( n_estimators=200, max_depth=10, min_samples_split=5, random_state=42, n_jobs=-1 # 使用所有CPU核心 ) rf_clf.fit(X_train, y_train) rf_pred = rf_clf.predict(X_test) # 6. 模型评估 def evaluate_model(y_true, y_pred, model_name): print(f"\n{model_name} 性能评估:") print("准确率:", accuracy_score(y_true, y_pred)) print("分类报告:\n", classification_report(y_true, y_pred)) # 绘制混淆矩阵 cm = confusion_matrix(y_true, y_pred) sns.heatmap(cm, annot=True, fmt='d', cmap='Blues') plt.title(f'{model_name} 混淆矩阵') plt.show() evaluate_model(y_test, dt_pred, "决策树") evaluate_model(y_test, rf_pred, "随机森林") # 7. 特征重要性分析(关键步骤) # 获取随机森林特征重要性 feature_importances = rf_clf.feature_importances_ sorted_idx = np.argsort(feature_importances)[::-1] # 可视化最重要的20个特征 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.title("随机森林特征重要性 (Top 20)") plt.barh(range(20), feature_importances[sorted_idx][:20], align='center') plt.yticks(range(20), X.columns[sorted_idx][:20]) plt.gca().invert_yaxis() plt.tight_layout() plt.show() # 8. 模型优化示例(随机森林参数调优) param_grid = { 'n_estimators': [100, 200, 300], 'max_depth': [5, 10, 15], 'min_samples_split': [2, 5, 10] } grid_search = GridSearchCV( RandomForestClassifier(random_state=42), param_grid, cv=5, scoring='f1_weighted', n_jobs=-1 ) grid_search.fit(X_train, y_train) print("\n最佳参数组合:", grid_search.best_params_) print("最佳模型得分:", grid_search.best_score_) 报错为D:\conda\python.exe "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py" --mode=client --port=61431 ------------------------------------------------------------------------------- pydev debugger: CRITICAL WARNING: This version of python seems to be incorrectly compiled (internal generated filenames are not absolute) pydev debugger: The debugger may still function, but it will work slower and may miss breakpoints. pydev debugger: Related bug: http://bugs.python.org/issue1666807 ------------------------------------------------------------------------------- Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 33, in <module> from _pydev_bundle.pydev_console_utils import BaseInterpreterInterface File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_console_utils.py", line 12, in <module> from _pydevd_bundle import pydevd_thrift File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\_pydevd_bundle\pydevd_thrift.py", line 20, in <module> from pydev_console.pydev_protocol import DebugValue, GetArrayResponse, ArrayData, ArrayHeaders, ColHeader, RowHeader, \ UnsupportedArrayTypeException, ExceedingArrayDimensionsException File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\pydev\pydev_console\pydev_protocol.py", line 6, in <module> _console_thrift = _shaded_thriftpy.load(os.path.join(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)), "console.thrift"), module_name="console_thrift") File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\parser\__init__.py", line 29, in load thrift = parse(path, module_name, include_dirs=include_dirs, include_dir=include_dir) File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\parser\parser.py", line 502, in parse parser.parse(data) ~~~~~~~~~~~~^^^^^^ File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_ply\yacc.py", line 331, in parse return self.parseopt_notrack(input, lexer, debug, tracking, tokenfunc) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_ply\yacc.py", line 1106, in parseopt_notrack p.callable(pslice) ~~~~~~~~~~^^^^^^^^ File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\parser\parser.py", line 212, in p_struct val = _fill_in_struct(p[1], p[3]) File "D:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2020.1\plugins\python\helpers\third_party\thriftpy\_shaded_thriftpy\parser\parser.py", line 765, in _fill_in_struct gen_init(cls, thrift_spec, default_spec) ~~~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

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这个,,资源都来自CSDN大神们,在这里声明下。
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EnvMan源代码压缩包内容及功能解析

根据给定文件信息,我们需要生成关于“EnvMan-source.zip”这一压缩包的知识点。首先,由于提供的信息有限,我们无法直接得知EnvMan-source.zip的具体内容和功能,但可以通过标题、描述和标签中的信息进行推断。文件名称列表只有一个“EnvMan”,这暗示了压缩包可能包含一个名为EnvMan的软件或项目源代码。以下是一些可能的知识点: ### EnvMan软件/项目概览 EnvMan可能是一个用于环境管理的工具或框架,其源代码被打包并以“EnvMan-source.zip”的形式进行分发。通常,环境管理相关的软件用于构建、配置、管理和维护应用程序的运行时环境,这可能包括各种操作系统、服务器、中间件、数据库等组件的安装、配置和版本控制。 ### 源代码文件说明 由于只有一个名称“EnvMan”出现在文件列表中,我们可以推测这个压缩包可能只包含一个与EnvMan相关的源代码文件夹。源代码文件夹可能包含以下几个部分: - **项目结构**:展示EnvMan项目的基本目录结构,通常包括源代码文件(.c, .cpp, .java等)、头文件(.h, .hpp等)、资源文件(图片、配置文件等)、文档(说明文件、开发者指南等)、构建脚本(Makefile, build.gradle等)。 - **开发文档**:可能包含README文件、开发者指南或者项目wiki,用于说明EnvMan的功能、安装、配置、使用方法以及可能的API说明或开发者贡献指南。 - **版本信息**:在描述中提到了版本号“-1101”,这表明我们所见的源代码包是EnvMan的1101版本。通常版本信息会详细记录在版本控制文件(如ChangeLog或RELEASE_NOTES)中,说明了本次更新包含的新特性、修复的问题、已知的问题等。 ### 压缩包的特点 - **命名规范**:标题、描述和标签中的一致性表明这是一个正式发布的软件包。通常,源代码包的命名会遵循一定的规范,如“项目名称-版本号-类型”,在这里类型是“source”。 - **分发形式**:以.zip格式的压缩包进行分发,是一种常见的软件源代码分发方式。虽然较现代的版本控制系统(如Git、Mercurial)通常支持直接从仓库克隆源代码,但打包成zip文件依然是一种便于存储和传输的手段。 ### 可能的应用场景 - **开发环境配置**:EnvMan可能是用于创建、配置和管理开发环境的工具,这种工具在开发人员设置新的开发机或新的项目环境时非常有用。 - **自动化部署**:EnvMan可能包含自动化部署环境的脚本或命令,使得部署流程变得快捷且高效。 - **监控与维护**:作为环境管理工具,EnvMan可能还支持对环境的监控功能,包括系统资源监控、服务状态检查等,以保证生产环境的稳定性。 ### 总结 尽管以上知识点是基于有限的信息进行的假设性推论,但EnvMan-source.zip包可能是一个用于环境管理的软件或项目的源代码包。该软件或项目可能包含构建和部署自动化环境的能力,以及对运行时环境的监控和维护。文件命名的一致性暗示这是一个正式的版本发布。如果要深入了解EnvMan的功能与用法,建议直接查看压缩包中的文档或源代码注释。同时,考虑到源代码的开发,我们还应该探究该项目所使用的技术栈、编程语言以及版本控制工具等,这将有助于进一步了解EnvMan的技术细节。
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