路径bug到底怎么解决

Question

报错是这样的 但是文件夹里有

这是怎么解决啊
改了图片格式也没用 代码路径感觉也没问题 bkui了

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从提供的错误信息来看，这个错误是由于torchvision.datasets.ImageFolder在尝试读取指定目录下的图像时找不到任何类别的子文件夹。根据给出的目录结构，看起来你正在试图训练一个深度学习模型，可能是一个目标检测或跟踪模型，而这个错误发生在加载测试数据集的过程中。

要解决这个问题，你需要确保你的数据集结构符合ImageFolder的期望。ImageFolder期望你的数据集组织成这样的层级结构：

your_dataset_root/
    class_1/
        image_1.jpg
        image_2.jpg
    class_2/
        image_3.jpg
        image_4.jpg
    ...

在这个例子中，每个类都有一个单独的子文件夹，并且这些子文件夹包含属于该类别的图像。

具体步骤如下：

1. 确保你的测试数据集按照上述结构组织。例如，如果你的测试数据是关于老鼠（mice）的，那么你应该有一个名为mice的文件夹，里面包含所有老鼠的图片。

2. 检查你的train.py文件中的test_dir变量设置是否正确，它应该指向上述结构的根目录。如果在train.py的第51行，代码类似这样：

   train_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(train_dir, transform=transform_train)
   test_dataset = torchvision.datasets.ImageFolder(test_dir, transform=transform_test)
   

   那么你需要确认test_dir指向的是正确的测试数据集根目录。例如：

   test_dir = 'D:/yolo/yolov5/yolov5-master/yolov5-deepsort-main/deep_sort/deep/new_mousedeepsort_test'
   

3. 如果你的测试数据已经按类别分好组，但仍然出现问题，可能是路径的问题。确保路径字符串没有多余的空格或者使用正确的路径分隔符（对于Windows系统，应使用反斜杠 \ 或者两个连续的正斜杠 \\）。

4. 如果以上都无误，可以尝试删除虚拟环境并重新创建，然后安装依赖库，以排除环境配置问题：

   conda remove --name yolov5 -all
   conda create -n yolov5 python=3.7
   conda activate yolov5
   pip install -r requirements.txt
   

5. 最后，检查你的数据集中是否存在任何隐藏的空文件夹或者非图片文件，这可能会干扰到数据加载过程。

如果你能提供更详细的代码片段，特别是与数据加载相关的部分，我可以给出更具体的建议。同时，如果你对当前的项目结构不确定，可以分享项目的文件夹结构截图以便更好地分析。