TypeError: Caught TypeError in DataLoader worker process 0. Original Traceback (most recent call last): File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/worker.py", line 287, in _worker_loop data = fetcher.fetch(index) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/_utils/fetch.py", line 44, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/bevfusion/mmdet3d/datasets/dataset_wrappers.py", line 68, in __getitem__ return self.dataset[ori_idx] File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/bevfusion/mmdet3d/datasets/custom_3d.py", line 293, in __getitem__ data = self.prepare_train_data(idx) File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/bevfusion/mmdet3d/datasets/custom_3d.py", line 164, in prepare_train_data example = self.pipeline(input_dict) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/mmdet/datasets/pipelines/compose.py", line 41, in __call__ data = t(data) File "/media/wangbaihui/1ecf654b-afad-4dab-af7b-e34b00dda87a/bevfusion/mmdet3d/datasets/pipelines/loading.py", line 295, in __call__ masks = self.maps[location].get_map_mask( File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/nuscenes/map_expansion/map_api.py", line 392, in get_map_mask return self.explorer.get_map_mask(patch_box, patch_angle, layer_names=layer_names, canvas_size=canvas_size) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/nuscenes/map_expansion/map_api.py", line 870, in get_map_mask map_mask = self.map_geom_to_mask(map_geom, local_box, canvas_size) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/nuscenes/map_expansion/map_api.py", line 819, in map_geom_to_mask layer_mask = self._layer_geom_to_mask(layer_name, layer_geom, local_box, canvas_size) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/nuscenes/map_expansion/map_api.py", line 1803, in _layer_geom_to_mask return self._polygon_geom_to_mask(layer_geom, local_box, layer_name, canvas_size) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/nuscenes/map_expansion/map_api.py", line 1890, in _polygon_geom_to_mask map_mask = self.mask_for_polygons(new_polygon, map_mask) File "/home/wangbaihui/anaconda3/envs/vad/lib/python3.8/site-packages/nuscenes/map_expansion/map_api.py", line 1823, in mask_for_polygons exteriors = [int_coords(poly.exterior.coords) for poly in polygons] TypeError: 'MultiPolygon' object is not iterable

<think>好的，我现在需要解决用户遇到的这个TypeError问题。首先，用户提供的错误信息显示在DataLoader的工作进程0中出现了TypeError，具体是在处理MultiPolygon对象时发生的，错误信息是“'MultiPolygon' object is not iterable”。 首先，我需要理解错误发生的上下文。根据堆栈跟踪，错误发生在nuscenes的map_api.py文件中，具体是在mask_for_polygons函数里，尝试迭代polygons变量时，发现它是一个MultiPolygon对象，而该对象不可迭代。这说明代码中可能假设polygons是一个由多个Polygon组成的列表，但实际上可能是一个单独的MultiPolygon实例，导致迭代失败。 接下来，我需要考虑可能的原因。MultiPolygon是shapely库中的一个类，用于表示多个多边形的集合。如果代码中处理的是单个MultiPolygon，直接迭代它的exterior属性可能会出错，因为MultiPolygon本身是一个几何对象，而不是一个可迭代的列表。正确的做法应该是先获取MultiPolygon中的各个Polygon，然后分别处理每个Polygon的exterior。 然后，我需要查看相关的代码部分。根据堆栈跟踪，错误发生在map_api.py的第1823行，具体是： exteriors = [int_coords(poly.exterior.coords) for poly in polygons] 这里的polygons变量可能是一个MultiPolygon实例，而不是一个Polygon列表。因此，当尝试迭代polygons时，如果polygons是MultiPolygon，就会抛出错误，因为MultiPolygon本身不是可迭代的，需要先通过.geoms属性来获取其中的各个Polygon。 解决方案应该是修改代码，检查polygons的类型。如果是MultiPolygon，就遍历其.geoms属性中的每个Polygon；如果是单个Polygon，就将其放入列表中处理。例如，可以将代码修改为： if isinstance(polygons, MultiPolygon): polygons_list = list(polygons.geoms) else: polygons_list = [polygons] 然后遍历polygons_list来处理每个Polygon。 此外，用户可能需要检查他们的数据，确保在生成polygons时正确处理了MultiPolygon的情况，或者在数据预处理阶段将MultiPolygon分解为多个Polygon。 另外，用户可能在使用自定义数据集或数据增强管道时，某些处理步骤可能意外生成了MultiPolygon，而代码没有考虑到这种情况。因此，需要确保所有几何对象在处理前都被正确转换为Polygon或分解为多个Polygon。 最后，建议用户检查他们的数据集和预处理步骤，确认是否存在MultiPolygon的情况，并相应地调整代码以处理这种情况。如果问题出在第三方库（如nuscenes-devkit）中，可能需要提交issue或寻找已有的修复补丁。 </think> 这个错误发生在处理地图多边形数据时，`MultiPolygon` 对象无法被直接迭代。以下是解决方案和原因分析： --- ### **错误原因** 1. **数据类型不匹配**： `polygons` 变量被识别为 `MultiPolygon`（由多个独立多边形组成的几何对象），但代码中尝试直接迭代它（如 `for poly in polygons`），而 `MultiPolygon` 本身不可迭代，需通过 `.geoms` 属性访问其子多边形。 2. **代码假设错误**： 代码可能假设 `polygons` 是单个 `Polygon` 或 `Polygon` 列表，但实际数据中出现了 `MultiPolygon`。 --- ### **解决方案** #### **方法 1：修改 `mask_for_polygons` 函数** 在 `nuscenes/map_expansion/map_api.py` 的 `mask_for_polygons` 函数中，添加对 `MultiPolygon` 的处理逻辑： ```python def mask_for_polygons(self, polygons, mask): # 新增：处理 MultiPolygon if isinstance(polygons, MultiPolygon): polygons_list = list(polygons.geoms) # 分解为多个 Polygon else: polygons_list = [polygons] # 原有代码修改为遍历 polygons_list exteriors = [int_coords(poly.exterior.coords) for poly in polygons_list] interiors = [int_coords(hole.coords) for poly in polygons_list for hole in poly.interiors] # 后续代码保持不变... ``` --- #### **方法 2：数据预处理** 在数据加载阶段，将 `MultiPolygon` 分解为多个 `Polygon`： ```python from shapely.geometry import MultiPolygon, Polygon def split_multipolygon(geom): if isinstance(geom, MultiPolygon): return list(geom.geoms) # 分解为 Polygon 列表 else: return [geom] # 保持单个 Polygon # 在数据管道中调用此函数 ``` --- #### **方法 3：降级依赖库** 某些版本的 `nuscenes-devkit` 可能存在此问题，尝试降级到稳定版本： ```bash pip install nuscenes-devkit==1.1.9 ``` --- ### **验证步骤** 1. **检查数据样本**： 使用 `print(type(polygons))` 确认数据中是否存在 `MultiPolygon`。 2. **最小化复现**： 提取一个触发错误的样本，单独调试 `mask_for_polygons` 函数。 --- ### **其他建议** - 如果使用自定义数据集，确保标注文件中的多边形格式正确。 - 在数据增强（如旋转、缩放）后检查几何对象类型。 ---