初学者想复现你们的评估结果遇到的问题

[windZhangAZ]

1.比如说去雨
我的指令是：
python main.py --dir_data test_data/benchmark/ --pretrain pretrained_model/ --scale 1 --derain
我是将‘Rain100L’和‘RainTrainL’两个数据集放在了 test_data/benchmark/ 路径下。
报错是：
File "C:\Users\10446\Desktop\课程资料\Pretrained-IPT-main\data\srdata.py", line 29, in search
elif path.split('/')[-2] == target or path.split('/')[-3] == target or path.split('/')[-4] == target:
IndexError: list index out of range
是因为在win10 环境没在linux环境下运行还是其他原因？

2. 我要得到评估结果，比如denoise sigma 30 是否只需要将CBSD68+Urban100这两个数据集的模糊化 放在--dir_data $DATA_PATH 路径下就行 还是对数据集里的图片或者路径有命名要求。 比如我看到去雨的时候图片名称要有‘rain’ ‘norain ’ 还有文件夹要命名为‘Rain100L’，‘RainTrainL’。
3. 如果只是要评估结果 为什么评估去雨的时候要用到RainTrainL这个训练集。
   多谢解答！

[windZhangAZ]

去雨的时候 命令
python main.py --dir_data test_data/benchmark/ --pretrain pretrained_model/ --scale 1 --derain

‘Rain100L’，‘RainTrainL’ 都在test_data/benchmark/下
错误：
Traceback (most recent call last):
File "main.py", line 37, in
main()
File "main.py", line 22, in main
loader = data.Data(args)
File "/mnt/Pretrained-IPT-main/data/init.py", line 35, in init
num_workers=args.n_threads,
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 266, in init
sampler = RandomSampler(dataset, generator=generator) # type: ignore
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.7/site-packages/torch/utils/data/sampler.py", line 104, in init
"value, but got num_samples={}".format(self.num_samples))
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0
麻烦指正。

[HantingChen]

1. rain100L数据集的命名应该是norain-001.png和rain-001.png这样的格式，由于rain100L数据集的版本不止一个，请确定下载了正确版本的rain100L，我们使用的是和对比论文里相同版本的数据集，可以参考：https://github.com/csdwren/PReNet. 测试时不需要用到RainTrainL这个数据集，相应代码已经修改。
2. 数据集具体路径可以参考：

Evaluation Process

Inference example:
For SR x2,x3,x4:

python main.py --dir_data $DATA_PATH --pretrain $MODEL_PATH --data_test Set5+Set14+B100+Urban100 --scale $SCALE

Note: path of images should be like: $MODEL_PATH/benchmark/Set5/HR/XXX.png and $MODEL_PATH/benchmark/Set5/LR_bicubic/XXX.png

For Denoise 30,50:

python main.py --dir_data $DATA_PATH --pretrain $MODEL_PATH --data_test CBSD68+Urban100 --scale 1 --denoise --sigma $NOISY_LEVEL

Note: path of images should be like: $MODEL_PATH/benchmark/CBSD68/XXX.png

For derain:

python main.py --dir_data $DATA_PATH --pretrain $MODEL_PATH --scale 1 --derain

Note: path of images should be like: $MODEL_PATH/Rain100L/rain-XXX.png and $MODEL_PATH/Rain100L/norain-XXX.png

[zyjlxx]

1.比如说去雨 我的指令是： python main.py --dir_data test_data/benchmark/ --pretrain pretrained_model/ --scale 1 --derain 我是将‘Rain100L’和‘RainTrainL’两个数据集放在了 test_data/benchmark/ 路径下。 报错是： File "C:\Users\10446\Desktop\课程资料\Pretrained-IPT-main\data\srdata.py", line 29, in search elif path.split('/')[-2] == target or path.split('/')[-3] == target or path.split('/')[-4] == target: IndexError: list index out of range 是因为在win10 环境没在linux环境下运行还是其他原因？

2. 我要得到评估结果，比如denoise sigma 30 是否只需要将CBSD68+Urban100这两个数据集的模糊化 放在--dir_data $DATA_PATH 路径下就行 还是对数据集里的图片或者路径有命名要求。 比如我看到去雨的时候图片名称要有‘rain’ ‘norain ’ 还有文件夹要命名为‘Rain100L’，‘RainTrainL’。
3. 如果只是要评估结果 为什么评估去雨的时候要用到RainTrainL这个训练集。
   多谢解答！

也是初学者遇到同样问题，没能解决

[zyjlxx]

数据集是从https://github.com/csdwren/PReNet.这下载的，elif path.split('/')[-2] == target or path.split('/')[-3] == target or path.split('/')[-4] == target这行注释掉，得到这样的问题ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

[Shujia602]

"Note: path of images should be like: $MODEL_PATH/benchmark/Set5/HR/XXX.png and $MODEL_PATH/benchmark/Set5/LR_bicubic/XXX.png"为什么数据集是放在$MODEL_PATH下面？我没看错吧？