2 root error(s) found. (0) Invalid argument: ValueError: attempt to get argmin of an empty sequence Traceback (most recent call last): File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/ops/script_ops.py", line 235, in __call__ ret = func(*args) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/tensorflow_core/python/data/ops/dataset_ops.py", line 638, in generator_py_func values = next(generator_state.get_iterator(iterator_id)) File "main_S3DIS.py", line 114, in spatially_regular_gen cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) File "<__array_function__ internals>", line 6, in argmin File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 1269, in argmin return _wrapfunc(a, 'argmin', axis=axis, out=out) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 55, in _wrapfunc return _wrapit(obj, method, *args, **kwds) File "/home/free/miniconda3/envs/randlanet/lib/python3.6/site-packages/numpy/core/fromnumeric.py", line 44, in _wrapit result = getattr(asarray(obj), method)(*args, **kwds) 这个报错是哪里有问题？

<think>好的，我现在遇到了一个错误：“2 root error(s) found. (0) Invalid argument: ValueError: attempt to get argmin of an empty sequence”。用户提供的错误堆栈显示问题出现在调用np.argmin的地方，具体在main_S3DIS.py文件的第114行。我需要分析可能的原因，并给出解决方案。 首先，错误信息指出尝试在空序列上执行argmin操作。这意味着self.min_possibility[split]可能是一个空数组或者列表。为什么会这样呢？可能的情况包括： 1. **初始化问题**：可能在某个split（如训练集或测试集）的min_possibility数组没有被正确初始化，导致它为空。 2. **数据处理错误**：在生成数据时，可能没有正确填充min_possibility数组，或者在处理过程中意外清空了它。 3. **索引错误**：split参数可能不正确，导致访问了不存在的键，返回了空值。 4. **并发修改**：在多线程或生成器环境中，可能有竞争条件导致数组被意外修改为空。 接下来，我需要根据这些可能性提出解决方案。用户可以通过检查数组是否为空来避免错误。例如，在调用np.argmin之前，添加一个条件判断，确保数组不为空。或者在初始化时确保数组有默认值。另外，检查split的值是否正确，确保min_possibility被正确填充。 可能还需要调试代码，查看self.min_possibility的结构，确认在运行到该行时split对应的数组是否有元素。此外，检查数据加载部分，确保所有必要的数据都被正确加载和处理，没有提前耗尽生成器的情况。 最后，需要建议用户如何修改代码，比如在调用argmin前添加判断，或者处理可能的空数组情况，比如抛出更有意义的错误或进行默认处理。</think>这个错误的核心原因是尝试对一个空序列（empty array/list）使用`np.argmin`函数。具体分析如下： #### 错误位置： ```python File "main_S3DIS.py", line 114, in spatially_regular_gen cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) # <-- 这里出错 ``` #### 直接原因： `self.min_possibility[split]`是一个空数组（即长度为0的数组），当`np.argmin()`尝试对空数组进行操作时，会抛出`ValueError`。 #### 深层原因分析： 1. **初始化问题**： - `self.min_possibility`字典中的某个`split`（如'train'或'val'）对应的数组未被正确初始化。 - 可能数据预处理阶段没有正确填充这个数组。 2. **数据耗尽问题**： - 如果是通过生成器（Generator）产生数据，可能数据已经遍历完毕，但生成器仍在被调用。 3. **逻辑错误**： - 在更新`self.min_possibility`数组时，可能错误地清空了数组（例如通过`pop()`或重新赋值空数组）。 #### 解决方案： ```python # 修改前（错误代码）： cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) # 修改后（正确代码）： current_possibility = self.min_possibility.get(split, []) if len(current_possibility) == 0: raise RuntimeError(f"No data available for split '{split}', check data initialization") cloud_idx = int(np.argmin(current_possibility)) ``` #### 验证方法： 在代码中添加调试语句： ```python print(f"Debug - split: {split}, min_possibility: {self.min_possibility}") print(f"Debug - split '{split}' array length: {len(self.min_possibility.get(split, []))}") ``` #### 预防措施： 1. 初始化时保证数组非空： ```python self.min_possibility = {split: [1.0] * len(data_dict[split]) for split in ['train', 'val', 'test']} ``` 2. 使用try-except捕获异常： ```python try: cloud_idx = int(np.argmin(self.min_possibility[split])) except ValueError as e: print(f"Empty array in split {split}. Full error: {e}") # 处理空数组的逻辑（如重新加载数据） ```