> 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。
相关问题
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。
阅读全文
相关推荐


















