LHM项目视频处理中的TensorList空栈问题分析与解决
问题现象
在使用LHM项目处理视频文件时,系统报错"stack expects a non-empty TensorList"。从日志中可以看到,当处理不同视频文件时,程序首先尝试加载模型并初始化相关组件,但在执行视频到动作转换的过程中出现了异常。
错误分析
核心错误发生在视频处理流程的两个关键环节:
-
mmpose模块缺失:系统首先报告无法找到mmpose模块,这是OpenMMLab提供的一个姿态估计工具包。这表明环境配置不完整,缺少必要的依赖项。
-
TensorList空栈错误:随后出现的"stack expects a non-empty TensorList"错误表明程序试图对一个空的张量列表进行堆栈操作。这种错误通常发生在预期获取数据但实际没有数据返回的情况下。
根本原因
深入分析日志可以发现:
-
依赖缺失:项目需要ViTPose等姿态估计工具,但环境配置中缺少mmpose模块,导致视频处理流程无法正确初始化。
-
数据处理流程中断:由于缺少关键模块,视频解析过程未能生成有效的姿态数据,导致后续试图堆叠空张量列表时出错。
解决方案
根据项目维护者的建议,解决方案包括:
-
安装ViTPose:确保执行项目提供的install_cu121.sh脚本,完整安装所有依赖项,特别是ViTPose相关组件。
-
验证环境配置:安装完成后,应检查mmpose模块是否可用,确保姿态估计功能能够正常工作。
-
检查视频输入:确认输入视频格式正确且包含可识别的人物动作,避免因输入问题导致数据处理失败。
技术建议
对于开发者而言,这类问题的预防和处理建议:
-
完善依赖管理:在项目文档中明确列出所有依赖项及其版本要求。
-
增强错误处理:在关键数据处理步骤添加空值检查,避免直接操作可能为空的张量列表。
-
提供更详细的日志:增加调试信息输出,帮助快速定位问题发生的具体环节。
总结
LHM项目中的视频处理流程依赖于完整的姿态估计工具链。当出现"stack expects a non-empty TensorList"错误时,开发者应首先检查环境配置是否完整,特别是mmpose/ViTPose相关组件的安装情况。通过完善项目依赖和环境配置,可以确保视频到动作转换流程的正常执行。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00