您好，我是在window7运行该工程的。运行环境是是torch1.0.0，最后改成可以训练时，出现如题所示的错误。错误如下： `best_f1score 0

1 train-1 0%| | 0/596 [00:00<?, ?it/s]T raceback (most recent call last): File "main.py", line 864, in if name == 'main': File "main.py", line 831, in main

File "main.py", line 494, in train_eval images, labels = [Variable() for x in data[1:3]] File "main.py", line 471, in get_weight label_true = (labels>0.5).sum(0) IndexError: tuple index out of range 0%| | 0/596 [00:16<?, ?it/s]

在get_weight函数中我是没有动的，如下：def get_weight(labels): labels = labels.data.cpu().numpy() weights = np.zeros_like(labels) # weight_false = 1.0 / ((labels<0.5).sum() + 10e-20) # weight_true = 1.0 / ((labels>0.5).sum() + 10e-20) weight_false = 1.0 / ((labels<0.5).sum(0) + 10e-20) label_true = (labels>0.5).sum(0) for i in range(labels.shape[1]): label_i = labels[:,i] weight_i = np.ones(labels.shape[0]) * weight_false[i] # weight_i = np.ones(labels.shape[0]) * weight_false if label_true[i] > 0: weight_i[label_i>0.5] = 1.0 / label_true[i] weights[:,i] = weight_i weights *= np.ones_like(labels).sum() / (weights.sum() + 10e-20) weights[labels<-0.5] = 0 return weights` 给为大佬能给点提示吗？或者大概说一下这个函数的具体作用，labels的数据类型是啥？

1. 第37行对h进行除以10的操作，会产生小数，导致第47行的h_count_dict.keys()全是小数，从而x = range(max(h_count_dict.keys())+1)会报错，因为range里面只能是整数；
2. 继续看下去，第48行的y = [0 for _ in x]让y初始化为一个列表，51行y[h] = h_count_dict[h]赋值操作，因为h是小数，所以y[h]写法是错误的，会报错；
3. 请问作者是怎么成功运行analysis_dataset.py的？？？

您好，我在用自己图片训练时，loss到0.01以下后，测试训练集内的数据，发现输出的文字有乱序现象。 训练图片是32*280，每张图至多10个字符。字符集大概400，包括汉字、标点、数字等。 乱序很多是三个字的： 123 会变成 132， 但也有12345变成51234的。 不知道是原因，请不吝赐教！