("Dataset is empty, cannot retrieve items.") ValueError: Dataset is empty, canno...

2025年09月30日 15:41 响应: 3.01秒 状态: success

🚨 错误信息

Traceback (most recent calls WITHOUT Sacred internals): File "training.py", line 82, in main tr_parent = SuperpixelDataset( # base dataset File "/root/autodl-tmp/Self-supervised-Fewshot-Medical-Image-Segmentation-master/dataloaders/GenericSuperDatasetv2.py", line 68, in __init__ self.scan_ids = self.get_scanids(mode, idx_split) # patient ids of the entire fold File "/root/autodl-tmp/Self-supervised-Fewshot-Medical-Image-Segmentation-master/dataloaders/GenericSuperDatasetv2.py", line 100, in get_scanids val_ids = copy.deepcopy(self.img_pids[self.sep[idx_split]: self.sep[idx_split + 1] + self.nsup]) File "/root/autodl-tmp/Self-supervised-Fewshot-Medical-Image-Segmentation-master/util/utils.py", line 101, in __getitem__ return [self[x] for x in self._rangeify(x)] File "/root/autodl-tmp/Self-supervised-Fewshot-Medical-Image-Segmentation-master/util/utils.py", line 101, in <listcomp> return [self[x] for x in self._rangeify(x)] File "/root/autodl-tmp/Self-supervised-Fewshot-Medical-Image-Segmentation-master/util/utils.py", line 108, in __getitem__ raise ValueError("Dataset is empty, cannot retrieve items.") ValueError: Dataset is empty, cannot retrieve items.

🤖 AI解决方案

错误分析与解决方案

1. 错误翻译

ValueError: Dataset is empty, cannot retrieve items.
# ValueError: 数据集为空,无法检索项目。

2. 原因分析

val_ids 的切片操作 (self.img_pids[self.sep[idx_split]: self.sep[idx_split + 1] + self.nsup]) 导致了一个空列表,进而使得 _rangeify 函数在尝试处理这个空列表时,最终抛出了“数据集为空”的 ValueError。这通常意味着 self.sep[idx_split + 1] + self.nsup 这个索引超出了 self.img_pids 的范围,或者 self.sep[idx_split] 本身就是无效的。

3. 解决方案

检查 GenericSuperDatasetv2.pyget_scanids 方法内的 self.sep 列表和 self.img_pids 列表的长度以及 idx_split 的值。

  • 检查 self.sep 的长度和值: 确保 idx_split 是一个有效的索引,并且 idx_split + 1 没有超出 self.sep 的范围。
  • 检查 self.img_pids 的长度: 确保 self.img_pids 列表有足够的数据,并且切片操作不会越界。
  • 检查 self.nsup 的值: 确保 self.nsup 的值是合理的,不会导致索引越界。
  • 示例代码修改(假设问题出在 idx_split 超出 self.sep 范围):

    get_scanids 方法中,添加边界检查:

    # dataloaders/GenericSuperDatasetv2.py, in get_scanids
    val_ids = []
    if idx_split < len(self.sep) - 1:
        start_idx = self.sep[idx_split]
        end_idx = self.sep[idx_split + 1] + self.nsup
        if start_idx < len(self.img_pids) and end_idx <= len(self.img_pids):
            val_ids = copy.deepcopy(self.img_pids[start_idx: end_idx])
        else:
            # Handle out-of-bounds gracefully, perhaps by logging or raising a more specific error
            print(f"Warning: Index out of bounds for img_pids. start_idx={start_idx}, end_idx={end_idx}, img_pids_len={len(self.img_pids)}")
    elif idx_split == len(self.sep) - 1:
        # Handle the last split if needed, adjust logic based on your dataset structure
        start_idx = self.sep[idx_split]
        if start_idx < len(self.img_pids):
            val_ids = copy.deepcopy(self.img_pids[start_idx:])
        else:
            print(f"Warning: Index out of bounds for img_pids for the last split. start_idx={start_idx}, img_pids_len={len(self.img_pids)}")
    else:
        print(f"Error: Invalid idx_split value: {idx_split}")
    
    self.scan_ids = val_ids # Assign potentially empty list if no valid data is found

    4. 预防措施

  • 数据加载验证: 在加载数据集的任何阶段,都应添加对列表长度和索引有效性的断言或检查,确保数据结构正确。

  • 参数校验: 对于 idx_splitnsup 等可能影响索引的参数,应在函数入口处进行严格校验,防止传入非法值。