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> config: configs/diffusion_vec768l12.yaml > exp: exp/diffusion-test | Load HifiGAN: pretrain/nsf_hifigan/model Removing weight norm... [*] restoring model from exp/diffusion-test\model_0.pt Load all the data from : data/train 0%| | 0/859 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "train_diff.py", line 66, in <module> loader_train, loader_valid = get_data_loaders(args, whole_audio=False) File "F:\liandan\DDSP-SVC-3.0\diffusion\data_loaders.py", line 52, in get_data_loaders data_train = AudioDataset( File "F:\liandan\DDSP-SVC-3.0\diffusion\data_loaders.py", line 143, in __init__ raise ValueError(' [x] Muiti-speaker traing error : spk_id must be a positive integer from 1 to n_spk ') ValueError: [x] Muiti-speaker traing error : spk_id must be a positive integer from 1 to n_spk

时间: 2024-02-14 15:05:53 浏览: 147
这个错误提示看起来是在进行多说话者训练时出现的。错误提示说 spk_id 必须是从 1 到 n_spk 的正整数,但是代码中 spk_id 不符合这个要求,因此出现了 ValueError 错误。 我建议你检查代码中的 spk_id 是否正确,并确保它是一个从 1 到 n_spk 的正整数。你还可以检查你的训练数据,确认说话者标识符是否正确,并且没有缺失或冗余的数据。如果你需要更多的帮助,请提供更多的上下文和代码,这样我才能更好地帮助你解决这个问题。
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processor_cfg: type: "processor.pose_demo.inference" gpus: 1 worker_per_gpu: 1 video_file: resource/data_example/skateboarding.mp4 save_dir: "work_dir/pose_demo" detection_cfg: model_cfg: configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py checkpoint_file: mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e bbox_thre: 0.8 estimation_cfg: model_cfg: configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml checkpoint_file: mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 data_cfg: image_size: - 192 - 256 pixel_std: 200 image_mean: - 0.485 - 0.456 - 0.406 image_std: - 0.229 - 0.224 - 0.225 post_process: true argparse_cfg: gpus: bind_to: processor_cfg.gpus help: number of gpus video: bind_to: processor_cfg.video_file help: path to input video worker_per_gpu: bind_to: processor_cfg.worker_per_gpu help: number of workers for each gpu skeleton_model: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.model_cfg skeleton_checkpoint: bind_to: processor_cfg.estimation_cfg.checkpoint_file detection_model: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.model_cfg detection_checkpoint: bind_to: processor_cfg.detection_cfg.checkpoint_file

根据您提供的配置文件,这是一个用于姿态估计的pose_demo的配置示例。该配置文件包括了处理器配置(processor_cfg)和命令行参数配置(argparse_cfg)。 处理器配置包括以下内容: - type:指定处理器类型为"processor.pose_demo.inference",这可能是一个自定义的处理器类型。 - gpus:指定使用的GPU数量为1。 - worker_per_gpu:指定每个GPU的worker数量为1。 - video_file:指定输入视频的路径为"resource/data_example/skateboarding.mp4"。 - save_dir:指定结果保存的目录路径为"work_dir/pose_demo"。 检测配置(detection_cfg)包括以下内容: - model_cfg:指定检测模型的配置文件路径为"configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py"。 - checkpoint_file:指定检测模型的checkpoint路径为"mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e"。 - bbox_thre:指定检测目标的边界框阈值为0.8。 估计配置(estimation_cfg)包括以下内容: - model_cfg:指定姿态估计模型的配置文件路径为"configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml"。 - checkpoint_file:指定姿态估计模型的checkpoint路径为"mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192"。 - data_cfg:指定姿态估计模型的数据配置,包括图像尺寸、像素标准化值、图像均值和标准差以及后处理选项。 命令行参数配置(argparse_cfg)包括了一些命令行参数的绑定,用于从命令行传递参数给处理器配置。 例如,您可以使用以下命令行参数来运行pose_demo: ``` python pose_demo.py --gpus 1 --video resource/data_example/skateboarding.mp4 --worker_per_gpu 1 --skeleton_model configs/pose_estimation/hrnet/pose_hrnet_w32_256x192_test.yaml --skeleton_checkpoint mmskeleton://pose_estimation/pose_hrnet_w32_256x192 --detection_model configs/mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py --detection_checkpoint mmskeleton://mmdet/cascade_rcnn_r50_fpn_20e ``` 请注意,以上仅为示例,具体的使用方式和命令行参数可能会有所不同,具体取决于实际情况。 如果您有进一步的问题,请提供更多细节,我将尽力帮助您。

以下指令训练一个深度学习模型。解释其具体含义。CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py --name HERO_MODEL \ --log_dir logs \ --config_file configs/models/hero_model.yaml \ --data_config configs/data/scannet_default_train.yaml \ --gpus 2 \ --batch_size 16;

这个指令是用来训练一个深度学习模型的。其中,CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1指定了使用哪些GPU进行训练;python train.py是运行训练脚本;--name HERO_MODEL指定了模型的名称;--log_dir指定了日志文件的存储路径;--config_file指定了模型的配置文件;--data_config指定了数据集的配置文件;--gpus指定了使用的GPU数量;--batch_size指定了每个批次的数据量。
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_BASE_: [ '../../../../runtime.yml', '../../_base_/picodet_esnet.yml', '../../_base_/optimizer_100e.yml', '../../_base_/picodet_640_reader.yml', ] pretrain_weights: https://paddledet.bj.bcebos.com/models/pretrained/LCNet_x1_0_pretrained.pdparams weights: output/picodet_lcnet_x1_0_layout/model_final find_unused_parameters: True use_ema: true cycle_epoch: 10 snapshot_epoch: 1 epoch: 100 PicoDet: backbone: LCNet neck: CSPPAN head: PicoHead nms_cpu: True LCNet: scale: 1.0 feature_maps: [3, 4, 5] metric: COCO num_classes: 5 TrainDataset: name: COCODataSet image_dir: train anno_path: D:\Anaconda\detection\PaddleDetection\annotations.json dataset_dir: 'D:/shujuji/xulian/baocun' # 修改为正确的路径格式 data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'is_crowd'] EvalDataset: name: COCODataSet image_dir: val anno_path: D:\Anaconda\detection\PaddleDetection\annotations.json dataset_dir: 'D:/shujuji/xulian/baocun' # 保持与TrainDataset一致 TestDataset: !ImageFolder anno_path: D:\Anaconda\detection\PaddleDetection\annotations.json" dataset_dir: 'D:/shujuji/xulian/baocun' # 添加缺失的dataset_dir worker_num: 8 eval_height: &eval_height 800 eval_width: &eval_width 608 eval_size: &eval_size [*eval_height, *eval_width] TrainReader: sample_transforms: - Decode: {} - RandomCrop: {} - RandomFlip: {prob: 0.5} - RandomDistort: {} batch_transforms: - BatchRandomResize: {target_size: [[768, 576], [800, 608], [832, 640]], random_size: True, random_interp: True, keep_ratio: False} - NormalizeImage: {is_scale: true, mean: [0.485,0.456,0.406], std: [0.229, 0.224,0.225]} - Permute: {} batch_size: 24 shuffle: true drop_last: true collate_batch: false EvalReader: sample_transforms: - Decode: {} - Resize: {interp: 2, target_size: [800, 608], keep_ratio: False} - NormalizeImage: {is_scale: true, mean: [0.485,0.456,0.406], std: [0.229, 0.224,0.225]} - Permute: {} batch_transforms: - PadBatch: {pad_to_stride: 32} batch_size: 8 shuffle: false TestReader: inputs_def: image_shape: [1, 3, 800, 608] sample_transforms: - Decode: {} - Resize: {interp: 2, target_size: [800, 608], keep_ratio: False} - NormalizeImage: {is_scale: true, mean: [0.485,0.456,0.406], std: [0.229, 0.224,0.225]} - Permute: {} batch_transforms: - PadBatch: {pad_to_stride: 32} batch_size: 1 shuffle: false

root@autodl-container-9efe41855c-0b570216:~/D-FINE-master# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 torchrun --master_port=7777 --nproc_per_node=1 train.py -c /root/D-FINE-master/configs/dfine/dfine_detect.yaml --seed=0 Initialized distributed mode... [rank0]: Traceback (most recent call last): [rank0]: File "train.py", line 113, in <module> [rank0]: main(args) [rank0]: File "train.py", line 60, in main [rank0]: cfg = YAMLConfig(args.config, **update_dict) [rank0]: File "/root/D-FINE-master/src/core/yaml_config.py", line 23, in __init__ [rank0]: cfg = load_config(cfg_path) [rank0]: File "/root/D-FINE-master/src/core/yaml_utils.py", line 45, in load_config [rank0]: base_cfg = load_config(base_yaml, cfg) [rank0]: File "/root/D-FINE-master/src/core/yaml_utils.py", line 31, in load_config [rank0]: file_cfg = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader) [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/__init__.py", line 81, in load [rank0]: return loader.get_single_data() [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/constructor.py", line 49, in get_single_data [rank0]: node = self.get_single_node() [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/composer.py", line 36, in get_single_node [rank0]: document = self.compose_document() [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/composer.py", line 55, in compose_document [rank0]: node = self.compose_node(None, None) [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/composer.py", line 84, in compose_node [rank0]: node = self.compose_mapping_node(anchor) [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/composer.py", line 133, in compose_mapping_node [rank0]: item_value = self.compose_node(node, item_key) [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/composer.py", line 82, in compose_node [rank0]: node = self.compose_sequence_node(anchor) [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/composer.py", line 110, in compose_sequence_node [rank0]: while not self.check_event(SequenceEndEvent): [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/parser.py", line 98, in check_event [rank0]: self.current_event = self.state() [rank0]: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/yaml/parser.py", line 483, in parse_flow_sequence_entry [rank0]: raise ParserError("while parsing a flow sequence", self.marks[-1], [rank0]: yaml.parser.ParserError: while parsing a flow sequence [rank0]: in "/root/D-FINE-master/configs/dfine/dfine_hgnetv2_s_coco.yml", line 1, column 14 [rank0]: expected ',' or ']', but got '<scalar>' [rank0]: in "/root/D-FINE-master/configs/dfine/dfine_hgnetv2_s_coco.yml", line 4, column 3 E0716 17:16:32.089176 140561704154304 torch/distributed/elastic/multiprocessing/api.py:833] failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 798838) of binary: /root/miniconda3/bin/python Traceback (most recent call last): File "/root/miniconda3/bin/torchrun", line 8, in <module> sys.exit(main()) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/elastic/multiprocessing/errors/__init__.py", line 348, in wrapper return f(*args, **kwargs) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 901, in main run(args) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/run.py", line 892, in run elastic_launch( File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 133, in __call__ return launch_agent(self._config, self._entrypoint, list(args)) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/distributed/launcher/api.py", line 264, in launch_agent raise ChildFailedError( torch.distributed.elastic.multiprocessing.errors.ChildFailedError: ============================================================ train.py FAILED ------------------------------------------------------------ Failures: <NO_OTHER_FAILURES> ------------------------------------------------------------ Root Cause (first observed failure): [0]: time : 2025-07-16_17:16:32 host : autodl-container-9efe41855c-0b570216 rank : 0 (local_rank: 0) exitcode : 1 (pid: 798838) error_file: <N/A> traceback : To enable traceback see: https://pytorch.org/docs/stable/elastic/errors.html ============================================================

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
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