Traceback (most recent call last): File "D:\code\table-transformer-main\src\main.py", line 376, in <module> main() File "D:\code\table-transformer-main\src\main.py", line 369, in main train(args, model, criterion, postprocessors, device) File "D:\code\table-transformer-main\src\main.py", line 214, in train data_loader_train, data_loader_val, dataset_val, train_len = get_data(args) File "D:\code\table-transformer-main\src\main.py", line 130, in get_data sampler_train = torch.utils.data.RandomSampler(dataset_train) File "C:\Users\10594\anaconda3\envs\lmm_1\lib\site-packages\torch\utils\data\sampler.py", line 107, in __init__ raise ValueError("num_samples should be a positive integer " ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

<think>嗯，用户遇到了一个ValueError，提示num_samples=0。这个问题通常发生在PyTorch的数据加载部分，特别是当数据集为空的时候。首先，我需要确认用户的数据集路径是否正确，可能配置文件中指定的路径有误，或者数据集没有被正确下载或放置。 接下来，检查数据集是否真的存在。用户可能在运行代码前没有下载所需的数据集，或者数据集的文件结构不符合代码的预期。比如，训练集和验证集的目录可能被错误地指定，导致程序找不到任何数据文件。 另外，数据加载的代码部分可能有bug。比如，在创建dataset_train时，可能使用了某些过滤条件，导致最终没有样本被选中。或者数据预处理过程中出现了异常，使得所有样本都被排除在外。 还需要看看是否使用了RandomSampler，因为错误是在这一行抛出的。如果数据集确实为空，RandomSampler就无法初始化，从而引发这个错误。建议用户打印数据集的长度，确认是否为0，然后逐步排查数据加载的每一步，确保路径正确、数据存在且格式正确。</think>这个错误信息表明在使用PyTorch的`RandomSampler`时，检测到数据集样本数量为0。以下是逐步排查和解决问题的建议： --- ### **1. 核心错误分析** 错误信息：`ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0` **直接原因**：`dataset_train`（训练数据集）的长度为0，即代码未能正确加载任何训练数据。 --- ### **2. 常见排查步骤** #### **2.1 检查数据集路径** - **配置文件/参数问题**：确认代码中数据集的路径参数（如`args.data_path`）是否正确指向数据存放目录。 - **绝对路径与相对路径**：检查路径是否使用了绝对路径（推荐），尤其是在Windows系统中路径分隔符应为`/`或`\\`。 - **权限问题**：确保程序有权限访问目标目录。 #### **2.2 验证数据集是否存在** - **手动检查目录**：直接打开`dataset_train`对应的文件夹，确认内部是否包含数据文件（如图片、标注文件等）。 - **文件格式问题**：检查文件名后缀是否与代码预期一致（如`.png`, `.json`等）。 #### **2.3 检查数据集初始化代码** 在`get_data()`函数中，定位`dataset_train`的初始化代码，例如： ```python dataset_train = YourDatasetClass(args.data_path, split='train', transform=...) ``` - 确保`YourDatasetClass`正确实现了`__len__`方法。 - 如果数据集类中有过滤无效数据的逻辑，可能导致最终有效样本数为0。 #### **2.4 打印数据集长度** 在调用`RandomSampler`前，添加调试语句验证数据集长度： ```python print(f"Training dataset size: {len(dataset_train)}") sampler_train = torch.utils.data.RandomSampler(dataset_train) ``` 如果输出为0，则确认数据集初始化失败。 --- ### **3. 典型解决方案** #### **3.1 修复数据集路径** ```python # 示例：硬编码路径测试（临时绕过参数传递） dataset_train = YourDatasetClass("D:/code/table-transformer-main/data/train", ...) ``` #### **3.2 检查数据集类实现** 确保自定义数据集类的`__getitem__`和`__len__`方法正确： ```python class YourDatasetClass(Dataset): def __init__(self, path): self.samples = [...] # 必须正确加载数据到列表 def __len__(self): return len(self.samples) # 返回实际数量 def __getitem__(self, idx): return self.samples[idx] ``` #### **3.3 数据加载调试** 在数据预处理前添加异常捕获： ```python try: dataset_train = YourDatasetClass(...) print(f"Loaded {len(dataset_train)} samples") except Exception as e: print(f"Error loading dataset: {e}") ``` --- ### **4. 扩展可能性** - **环境问题**：如果使用预训练权重，检查模型与数据版本的兼容性。 - **依赖库版本**：确认`torch`和第三方库（如`transformers`）版本与代码要求一致。 --- 通过逐步检查路径、数据集初始化和数据加载逻辑，通常可以定位到数据缺失的根本原因。如果问题仍未解决，建议提供数据集目录结构和数据集类的代码片段以便进一步分析。