writing results to output.json Traceback (most recent call last): File "/docker_mount/kneron-mmdetection/tools/test_kneron.py", line 328, in <module> main() File "/docker_mount/kneron-mmdetection/tools/test_kneron.py", line 293, in main print(det.shape) AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

<think>好的，我现在要解决用户遇到的这个Python错误：AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'。这个问题出现在他们运行test_kneron.py脚本时，特别是在尝试将结果写入output.json的过程中。让我仔细分析一下可能的原因和解决办法。 首先，用户提供的错误信息指出，在代码的第293行，调用main函数时，执行到print(det.shape)这一行出现了属性错误。错误的原因是'det'这个变量是一个列表（list），而列表对象没有'shape'属性。通常，在Python中，像NumPy数组或者PyTorch张量这样的数据结构才会有'shape'属性，而普通的列表是没有的。 接下来，我需要考虑用户代码的具体情况。用户可能在处理检测结果，比如目标检测的输出，通常这些输出可能是由多个检测框组成的列表。每个检测框可能又是一个列表或元组，包含坐标、置信度、类别等信息。所以，'det'变量可能是一个包含多个检测结果的列表，而不是单个的数组或张量。 可能的解决步骤： 1. **检查变量类型**：首先确认'det'变量的实际类型和结构。用户可以在打印之前添加类型检查，例如print(type(det))，看看是否是列表。 2. **访问列表中的元素**：如果'det'是一个列表，而每个元素是一个有'shape'属性的数组，那么可能需要遍历列表中的每个元素，或者根据索引访问特定元素后再获取'shape'。 3. **转换数据结构**：如果原本期望'det'是数组或张量，但实际得到的是列表，可能需要将列表转换为NumPy数组或PyTorch张量，例如使用np.array(det)或者torch.tensor(det)。 4. **修改代码逻辑**：检查生成'det'变量的代码部分，确认是否正确处理了输出结果。可能是在之前的步骤中，结果被错误地保存为列表而不是数组。 5. **查看文档或源代码**：如果使用的是第三方库（如mmdetection），可能需要查阅相关文档或源码，确认返回的数据结构类型，确保正确处理返回值。 另外，用户提到错误发生在将结果写入output.json时，但具体错误出现在打印det.shape的时候。这说明在写入JSON之前的数据处理步骤存在问题。需要确保在访问'shape'属性之前，变量是正确的数据结构。如果最终目的是写入JSON，可能需要将数据转换为列表形式（因为JSON不支持数组或张量），但在此过程中需要正确处理数据类型的转换。 可能的代码修改示例： 假设原来的代码是： print(det.shape) 可以改为检查'det'是否为列表，并处理其中的元素： if isinstance(det, list): for i, d in enumerate(det): print(f"Detection {i} shape: {d.shape}") # 假设每个元素是数组 或者，如果应该是一个数组，则转换： det_array = np.array(det) print(det_array.shape) 此外，如果问题出在Kneron的mmdetection工具中，可能需要查看该工具的输出格式是否与预期一致。例如，某些目标检测模型可能返回一个列表，每个元素对应一个图像的结果，而每个结果又是一个包含多个检测框的数组。这时候需要根据具体情况调整代码。 总结，用户需要检查'det'变量的结构和类型，确保在访问'shape'属性之前，变量是正确的数据结构。如果是列表，需要处理其中的元素或转换结构。</think>这个错误发生在尝试访问列表对象的`shape`属性时。具体分析如下： **错误原因分析：** ```python AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape' ``` - 错误位置：`test_kneron.py`第293行`print(det.shape)` - 直接原因：变量`det`是Python列表类型，而列表没有`shape`属性 - 深层原因：代码逻辑预期`det`是NumPy数组/PyTorch张量，但实际获得的是列表结构 **解决方案步骤：** 1. **添加类型检查**（快速定位问题） ```python print(type(det)) # 确认变量类型 # 输出结果可能是 <class 'list'> ``` 2. **数据结构分析** - 列表元素可能是多维数组（常见于目标检测输出） ```python print(len(det)) # 检测目标数量 print(type(det[0])) # 查看第一个元素的类型 print(det[0].shape) # 访问元素级别shape（如果元素是数组） ``` 3. **转换数据结构**（按需选择） ```python # 转为NumPy数组 import numpy as np det_array = np.array(det) print(det_array.shape) # 转为PyTorch张量 import torch det_tensor = torch.tensor(det) print(det_tensor.shape) ``` 4. **修改原始数据处理逻辑** 检查生成`det`变量的上游代码： ```python # 原代码可能类似： det = model(input_data).tolist() # 将张量转为列表导致丢失shape属性 # 应保持原始张量/数组格式： det = model(input_data) # 不进行类型转换 ``` 5. **Kneron工具链特性注意** 若使用Kneron的SDK： - 硬件推理结果可能以列表形式返回 - 输出结构通常为：`[batch][bbox][x1,y1,x2,y2,score,class]` ```python # 示例处理方式 for batch in det: for bbox in batch: x1, y1, x2, y2, score, cls_id = bbox print(f"坐标:({x1},{y1})-({x2},{y2}), 置信度:{score}, 类别:{cls_id}") ``` **JSON写入建议：** ```python import json # 转换数据为JSON可序列化格式 output_data = { "detections": [ bbox.tolist() # 将数组转为列表 for bbox in det ] } with open("output.json", "w") as f: json.dump(output_data, f, indent=2) ``` **完整修复流程：** 1. 定位`det`变量生成位置 2. 验证上游数据处理是否正确 3. 根据实际数据结构调整属性访问方式 4. 必要时保持数据为原始张量/数组格式 5. 序列化时进行类型转换 建议在关键位置添加断言检查： ```python assert isinstance(det, np.ndarray), "预期得到NumPy数组" # 或 assert torch.is_tensor(det), "预期得到PyTorch张量" ```