taichi-dev / taichi-nerfs

Implementations of NeRF variants based on Taichi + PyTorch
Apache License 2.0
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valueError: could not convert string to float: #79

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readilychen commented 1 year ago

all .txt files are empy, cause following error when run ./scripts/train_nsvf_lego.sh

[Taichi] version 1.7.0, llvm 15.0.4, commit daeb0139, linux, python 3.10.12 [Taichi] Starting on arch=cuda self.root_dir is ./Synthetic_NeRF/Lego line is ╭─────────────────────────────── Traceback (most recent call last) ────────────────────────────────╮ │ /opt/ml/volume/default/work/taichi-nerfs/train.py:312 in │ │ │ │ 309 │ │ ).render() │ │ 310 │ │ 311 if name == 'main': │ │ ❱ 312 │ main() │ │ 313 │ │ │ │ /opt/ml/volume/default/work/taichi-nerfs/train.py:62 in main │ │ │ │ 59 │ │ │ 60 │ # datasets │ │ 61 │ dataset = dataset_dict[hparams.dataset_name] │ │ ❱ 62 │ train_dataset = dataset( │ │ 63 │ │ root_dir=hparams.root_dir, │ │ 64 │ │ split=hparams.split, │ │ 65 │ │ downsample=hparams.downsample, │ │ │ │ /opt/ml/volume/default/work/taichi-nerfs/datasets/nsvf.py:18 in init │ │ │ │ 15 │ def init(self, root_dir, split='train', downsample=1.0, *kwargs): │ │ 16 │ │ super().init(root_dir, split, downsample) │ │ 17 │ │ │ │ ❱ 18 │ │ self.read_intrinsics() │ │ 19 │ │ │ │ 20 │ │ if kwargs.get('read_meta', True): │ │ 21 │ │ │ xyz_min, xyz_max = \ │ │ │ │ /opt/ml/volume/default/work/taichi-nerfs/datasets/nsvf.py:41 in read_intrinsics │ │ │ │ 38 │ │ │ with open(os.path.join(self.root_dir, 'intrinsics.txt')) as f: │ │ 39 │ │ │ │ line = f.readline() │ │ 40 │ │ │ │ print("line is{}".format(line)) │ │ ❱ 41 │ │ │ │ fx = fy = float(line.split()[0]) self.downsample │ │ 42 │ │ │ if 'Synthetic' in self.root_dir: │ │ 43 │ │ │ │ w = h = int(800 * self.downsample) │ │ 44 │ │ │ else: │ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ ValueError: could not convert string to float: '\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x 00\x00'