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IndexError:2 维张量索引过多,Blackjack 模型

时间:2024-07-31 03:59:43浏览次数:13  
标签:python tensorflow artificial-intelligence index-error

我目前正在开发一个 Blackjack 纸牌检测项目,但由于标题中的 IndexError 而陷入停顿。我说其他几个线程也有类似的问题,但代码看起来与我的完全不同,所以我认为值得自己询问。

我不确定如何修复这个错误,所以任何建议或指针都是不胜感激。下面是回溯和代码。

IndexError                                Traceback (most recent call last)
File ../Blackjack/src/vision.py:155
    153 deck = shuffle_deck(deck)
    154 print('Shuffled: ', len(deck))
--> 155 player_hand, dealer_hand = dealing(deck)
    157 display_hand(dealer_hand)
    158 display_hand(player_hand)

File ../Blackjack/src/vision.py:131
    129 if i == 0 or i % 2 == 0:
    130     deal_player_card(deck)
--> 131     display_hand(player_hand)
    132     for card in player_hand:
    133         detect_player_card(card)

File ../Blackjack/src/vision.py:125
    122 for index, image in enumerate(hand):
    123     # Display each image with a unique window name
    124     cv2.imshow(f"Card {index}", image)
--> 125     detect_player_card(image)

File ../Blackjack/src/vision.py:51
     48 detected_player_cards = []
     50 for result in results:
...
    181         tensor([1, 2, 3])
    182     """
--> 183     return self.__class__(self.data[idx], self.orig_shape)

IndexError: too many indices for tensor of dimension 2 

检测玩家手中的牌

def detect_player_card(img):
    results = model(img)
    detected_player_cards = []
    
    for result in results:
        boxes = result['boxes']
        scores = result['scores']
        labels = result['labels']
        
        for box, score, label in zip(boxes, scores, labels):
            detected_player_cards.append({ 'box': box.tolist(),
                                      'score': score.item(),
                                      'label': label.item()})
    return detected_player_cards 

IndexError:2 维张量索引过多 错误发生在代码尝试使用过多索引访问二维张量或数组时。此错误消息表明正在尝试访问不存在的张量的元素,这通常是因为将张量视为具有比实际更多的维度。

在的情况下,回溯指向代码 self.__class__(self.data[idx], self.orig_shape) 中的 vision.py 文件的第 183 行。由于 self.data 是一个二维张量,而 idx 似乎包含多个索引(使其成为多维索引),因此会引发错误。

如果没有关于 self.data 结构以及 __class__ idx 定义的更多上下文,很难给出确切的解决方案。但是,我可以提供一些解决问题的步骤:

  1. 检查 idx 的值: 打印 idx 的值及其形状以了解它包含的内容。确保它是一个整数或表示单个索引的整数列表/元组,而不是多维索引。

  2. 验证 self.data 的维度: 打印 self.data 的形状以确认它是二维的。如果它不是二维的,需要相应地调整索引。

  3. 检查的索引逻辑: 如果 idx 包含多个索引,则意味着正在尝试访问二维张量的子部分。确保索引逻辑正确并且不会导致超出范围的访问。

  4. 考虑使用切片: 如果要访问 self.data 的范围,请考虑使用切片而不是单个索引。例如, self.data[0,:] 将访问第一行中的所有列。

  5. 提供更多上下文: 如果仍然遇到问题,请提供有关以下内容的更多信息:

    • self.data 的结构和内容
    • __class__ 的定义及其预期行为
    • idx 的计算方式

通过提供更多上下文信息,我可以帮助更有效地调试问题。

标签:python,tensorflow,artificial-intelligence,index-error
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