Processing: | | 0/196[00:00<?,?it/s]Batch = nan|EMA = nan Detected Unknown Variables: [] ----------------EPOCH 1 Traceback (most recent call last): File "run_train.py", line 306, in <module> trainer.run() File "run_train.py", line 290, in run phase_info, engine_opt, save_path, prev_log_dir=prev_save_path File "run_train.py", line 266, in run_once main_runner.run(opt["nr_epochs"]) File "E:\VSCodeProjects\hovernet-honernet111\run_utils\engine.py", line 182, in run step_output = self.run_step(data_batch, step_run_info) File "E:\VSCodeProjects\hovernet-honernet111\models\hovernet\run_desc.py", line 48, in train_step true_tp = batch_data["tp_map"] KeyError: 'tp_map' tp_map是什么，你能帮我解决这个问题吗

<think>嗯，用户遇到了一个KeyError: 'tp_map'的错误，需要解决这个问题。首先，我得理解这个错误的原因。错误发生在代码的train_step函数中，当尝试访问batch_data["tp_map"]时，这个键不存在于字典中。这说明数据加载或预处理阶段可能没有正确生成或传递tp_map这个字段。 接下来，我需要考虑tp_map是什么。根据上下文，HoverNet通常用于医学图像分割，比如细胞分割。tp_map可能代表“type map”，即每个像素的细胞类型标签。在训练过程中，模型可能需要输入图像、实例分割图（np_map）和类型图（tp_map）作为监督信号。如果数据加载器没有正确生成tp_map，或者数据集的标注中缺少类型信息，就会导致这个错误。 用户提供的错误信息中还提到Detected Unknown Variables为空，这可能意味着数据预处理时没有正确识别或生成所需的变量。需要检查数据加载部分的代码，确保tp_map被正确生成并包含在batch_data中。 可能的解决步骤包括： 1. 检查数据集的标注文件，确认是否存在类型标签（tp_map）。 2. 查看数据加载器（如dataloader）的代码，确保在加载数据时生成了tp_map，并将其添加到batch_data中。 3. 如果数据集没有类型标签，可能需要修改模型结构，移除对tp_map的依赖，或者调整损失函数。 4. 在训练配置文件中确认是否启用了类型分支（type branch），如果不需要类型预测，可以禁用相关部分。 此外，用户可能需要查阅HoverNet的官方文档或相关实现，确认tp_map的具体作用，以及是否在特定版本中必须使用。如果用户的数据集没有类型信息，可能需要调整代码以适应这种情况，比如使用默认值或忽略类型损失。 最后，建议用户逐步调试，比如在数据加载后打印batch_data的键，确认tp_map是否存在，或者检查数据预处理步骤是否有遗漏。如果问题依然存在，可能需要提供更多代码细节以便进一步排查。 </think> `tp_map` 是 HoverNet 模型中用于表示 **细胞类型标签** 的张量（type map），通常用于监督学习中的细胞分类任务。在训练过程中，数据加载器需要为每个样本提供： 1. 输入图像（`image`） 2. 实例分割图（`np_map`，即 nuclear pixel map） 3. **细胞类型标签图**（`tp_map`，即 type map） 你的错误表明数据加载时未正确生成或传递 `tp_map`。以下是解决方案： --- ### 解决方法 1. **检查数据集标注** 确保数据集的标注文件中包含细胞类型信息（如 CoNSeP 数据集需提供类型标签）。 2. **修改数据加载器** 在数据预处理代码中添加 `tp_map` 的生成逻辑（示例）： ```python # 假设原始标注包含类型信息 def load_data(sample_path): image = ... # 加载图像 inst_map = ... # 实例分割图 type_map = ... # 类型标签图（需与 inst_map 对齐） return {"image": image, "np_map": inst_map, "tp_map": type_map} ``` 3. **禁用类型分支（若不需要分类）** 如果任务只需分割不分类，修改模型配置： ```python # 在模型配置文件中设置 opt["model"]["type_branch"] = False # 关闭类型预测分支 ``` 4. **检查数据加载流程** 在 `batch_data` 生成后打印键值，确认 `tp_map` 存在： ```python print(batch_data.keys()) # 调试时检查数据键 ``` ---