import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from monai.networks.nets import DenseNet121 from monai.transforms import Compose, LoadImage, EnsureChannelFirst, ToTensor from torch.utils.data import DataLoader, Dataset import os # 设定 CPU 运行 device = torch.device("cpu") train_root = r"E:\dataset\train" test_root = r"E:\dataset\test" # **遍历患者文件夹** class NiftiDataset(Dataset): def __init__(self, data_dir): self.data_files = [] for patient_folder in os.listdir(data_dir): patient_path = os.path.join(data_dir, patient_folder) if os.path.isdir(patient_path): for file in os.listdir(patient_path): if file.endswith(".nii.gz"): self.data_files.append(os.path.join(patient_path, file)) # **修正 LoadImage，确保正确读取 NIfTI** self.transform = Compose([ LoadImage(image_only=True, reader="NibabelReader"), # 指定 NIfTI 读取方式 EnsureChannelFirst(), # 确保 3D 数据格式正确 ToTensor() ]) def __len__(self): return len(self.data_files) def __getitem__(self, idx): img = self.transform(self.data_files[idx]) label = 1 if "positive" in self.data_files[idx] else 0 return img, torch.tensor(label, dtype=torch.long) # **添加 `if __name__ == "__main__":` 保护代码** if __name__ == "__main__": # **加载数据** train_dataset = NiftiDataset(train_root) test_dataset = NiftiDataset(test_root) # **Windows 下 `num_workers=0` 避免多进程问题** train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=0, pin_memory=True) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=2, num_workers=0, pin_memory=True) # **定义 3D CNN 模型** model = DenseNet121(spatial_dims=3, in_channels=1, out_channels=2).to(device) # 改为 CPU 运行 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # **训练 3D CNN** for epoch in range(10): model.train() for images, labels in train_loader: images, labels = images.to(device), labels.to(device) # 确保数据也在 CPU 上 optimizer.zero_grad() outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() print(f"✅ Epoch {epoch + 1} Loss: {loss.item():.4f}") # **保存模型** torch.save(model.state_dict(), "3d_cnn_model_cpu.pth") 这个代码出现错误EOFError: Compressed file ended before the end-of-stream marker was reached The above exception was the direct cause of the following exception:

<think>好的，我需要解决用户提出的EOFError问题。首先，用户提供的代码在加载NIfTI文件时遇到了错误。错误信息显示压缩文件在流结束标记之前就终止了，可能意味着文件损坏或者读取方式不正确。 首先，我应该回顾代码中处理数据加载的部分。用户使用了MONAI的LoadImage变换，并指定了NibabelReader来读取.nii.gz文件。这一步看起来是正确的，因为Nibabel支持压缩的NIfTI格式。不过，EOFError通常与文件读取不完整或文件损坏有关。 接下来，我需要检查数据本身是否有问题。用户的数据集路径是E:\dataset\train和test，每个患者文件夹中有.nii.gz文件。可能的文件损坏是导致这个错误的原因。用户可能需要检查这些文件是否能正常解压或用其他软件打开。 另外，代码中遍历患者文件夹的方式可能存在问题。例如，当遍历患者文件夹时，是否每个子目录都正确包含.nii.gz文件？有没有可能某些文件被误放或者命名不符合预期？特别是标签的判断部分，使用"positive"字符串来设定标签，这可能存在文件名不一致的情况，但暂时不影响文件读取的错误。 关于MONAI的LoadImage，虽然指定了reader为NibabelReader，但有时候不同的版本可能有不同的行为。需要确认MONAI和Nibabel的版本是否兼容，或者是否存在已知的bug。此外，用户提到使用CPU运行，排除了GPU相关的问题，但需要确保所有依赖库正确安装。 另一个可能的原因是内存不足，导致读取大文件时失败。但由于用户使用CPU且批处理大小为2，如果单个文件太大，可能会遇到问题。可以尝试减小批处理大小，或者检查是否有特别大的文件存在。 最后，建议用户添加异常处理来捕获具体是哪个文件出错。这可以通过在__getitem__方法中包裹try-except块来实现，当加载某个文件失败时，打印文件名，帮助定位问题。 总结可能的原因和解决步骤： 1. 检查.nii.gz文件是否完整，没有损坏。 2. 确保所有目标文件都在正确的路径下，并且命名符合预期。 3. 确认MONAI和Nibabel的版本兼容性。 4. 添加异常处理，定位具体出错的文件。 5. 尝试减小批处理大小，排除内存问题。 用户需要逐步排查这些可能性，首先从验证数据完整性开始，再检查代码逻辑和环境配置。</think>这个错误通常与读取压缩的NIfTI文件（.nii.gz）时文件损坏或读取方式不当有关。以下是逐步排查和解决方案： --- ### **第一步：检查.nii.gz文件完整性** ```python # 在遍历文件时添加校验 class NiftiDataset(Dataset): def __init__(self, data_dir): self.data_files = [] for patient_folder in os.listdir(data_dir): patient_path = os.path.join(data_dir, patient_folder) if os.path.isdir(patient_path): for file in os.listdir(patient_path): if file.endswith(".nii.gz"): file_path = os.path.join(patient_path, file) # 检查文件是否可读 try: with open(file_path, "rb") as f: f.read(1024) # 尝试读取部分内容 except Exception as e: print(f"❌ 文件损坏: {file_path}, 错误: {e}") continue self.data_files.append(file_path) ``` --- ### **第二步：确认MONAI和Nibabel版本兼容性** ```bash # 更新依赖库 pip install --upgrade monai nibabel ``` --- ### **第三步：显式指定Nibabel的压缩格式处理** ```python from monai.config import print_config print_config() # 检查MONAI的Nibabel支持 # 修改LoadImage参数 self.transform = Compose([ LoadImage(image_only=True, reader="NibabelReader", dtype=np.float32), EnsureChannelFirst(), ToTensor() ]) ``` --- ### **第四步：在数据加载时捕获具体错误文件** ```python class NiftiDataset(Dataset): def __getitem__(self, idx): file_path = self.data_files[idx] try: img = self.transform(file_path) except Exception as e: print(f"❌ 加载失败的文件: {file_path}") raise RuntimeError(f"文件 {file_path} 加载失败") from e label = 1 if "positive" in file_path else 0 return img, torch.tensor(label, dtype=torch.long) ``` --- ### **第五步：验证单个文件加载** ```python # 在代码中单独测试一个文件 test_file = r"E:\dataset\train\patient_001\image.nii.gz" from monai.data import NibabelReader reader = NibabelReader() img = reader.read(test_file) # 手动测试文件是否可读 ``` --- ### **可能的问题根源** 1. **文件损坏** 检查是否所有.nii.gz文件均能通过`gunzip -t 文件名.nii.gz`验证解压。 2. **路径问题** 确保`patient_folder`和文件的路径拼接正确（尤其注意Windows的路径分隔符`\`是否被正确解析）。 3. **内存不足** 将`batch_size`从2降低到1，观察是否缓解问题。 --- ### **最终建议** 优先使用上述**第一步**和**第四步**定位具体损坏文件，再逐步排除其他可能性。