RandLA-Net复现遇到的问题

Question

这是我在复现RandLA-Net的时候遇到的一系列的问题，想请教一下各位有没有遇到过
我的配置是 ubantu16.04 TensorFlow1.11.0 CUDA 9 , CuDnn7(CUDA和CuDnn我没多管，因为下TensorFlow顺便下了)
在对S3DIS数据进行处理的时候，我子啊helper_tool.py遇到了这个问题：
查了网上的资料，都说编译一下 compile.sh之后下面的两个报错就没有了

但我编译了之后还是有，于是就在“cpp_wrappers”和“nearest_neighbors”之前加上了“utils”，让路径更完整，随后就出现下面的问题：

后来直接改成：

就能运行了。这是为什么？

Answer 1

让阿豪来帮你解答，本回答参考chatgpt3.5编写提供，如果还有疑问可以评论或留言

问题描述：在复现RandLA-Net的过程中，在处理S3DIS数据时，出现了路径错误的问题，尝试编译代码后仍然出现错误，后来在路径加上“utils”之后才能正常运行，询问为什么出现这种情况。 回答：根据代码和报错信息，可以推测出可能是缺少依赖包或者路径配置错误导致的。在这种情况下，需要更深入地了解代码的结构和编译时的配置，建议逐一排查以下几个方面： 1.检查依赖包是否都已经安装：根据代码的需求，可能需要安装一些特殊的依赖包，如果这些依赖包未安装或者与需要使用的版本不匹配，就会导致类似于“ImportError”之类的报错。在这种情况下，需要根据报错信息逐一排查是否存在缺失的依赖包，然后通过pip install等方式进行安装。 2.检查路径配置是否正确：在某些情况下，代码可能会需要读取某个目录下的文件或数据集，但是由于路径配置不正确，导致程序无法找到这些文件或数据集。常见的解决方法就是手动修改代码中的路径，或者通过环境变量来进行设置。在这种情况下，建议认真阅读代码中与路径相关的部分，然后结合实际情况进行调整。 3.查看问题报错信息：在排查问题时，我们需要准确地了解到错误信息，特别是在代码运行中出现了哪些错误，这些错误具体是哪些内容导致的，等等。同时，我们还需要注意报错信息的错误类型，例如syntax error、missing module等，以便更快地定位问题。如果出现一些较为模糊的报错信息，可以先通过搜索引擎查找相近的问题和解决方案，如果没有找到，可以考虑对代码的细节进行更为深入的了解，或者询问其他更有经验的开发者。 案例： 比如在本问题描述中，出现了路径错误的问题。在这种情况下，建议先检查代码中的路径是否正确，以便更快地定位缺失文件或数据集的原因。如果确认路径本身没有问题，可能就需要挨个检查使用到该路径的函数，寻找其中可能存在的问题。在本问题中，问题被定位在具体函数的调用中，因此只需要修改路径即可解决问题。修改路径的方式有多种，在本例中，加上了“utils”路径后代码可以运行，说明路径被成功修正。