Python 迭代模块列表时，索引超出范围'；s序列

我正在写一个YOLO神经网络，我对它相当陌生。 我有一个用于定义网络的配置文件。它存储为

nn.ModuleList

，其模块为

nn.Sequential

。 这些顺序的示例：

  (0): Sequential(
    (conv_0): Conv2d(3, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
    (batch_norm_0): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (leaky_0): LeakyReLU(negative_slope=0.1, inplace=True)
  )
  (1): Sequential(
    (conv_1): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
    (batch_norm_1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (leaky_1): LeakyReLU(negative_slope=0.1, inplace=True)
  )
  (2): Sequential(
    (conv_2): Conv2d(64, 32, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1), bias=False)
    (batch_norm_2): BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    (leaky_2): LeakyReLU(negative_slope=0.1, inplace=True)
  )

然后我用它进行一些格式化，以使我的输出具有正确的形状，遍历ModuleList的每个模块

for i, module in enumerate(modules):        
            module_type = (module["type"])
            
            if module_type == "convolutional" or module_type == "upsample":
                x = self.module_list[i](x)
    
            elif module_type == "route":
                layers = module["layers"]
                layers = [int(a) for a in layers]
    
                if (layers[0]) > 0:
                    layers[0] = layers[0] - i
    
                if len(layers) == 1:
                    x = outputs[i + (layers[0])]
    
                else:
                    if (layers[1]) > 0:
                        layers[1] = layers[1] - i
    
                    map1 = outputs[i + layers[0]]
                    map2 = outputs[i + layers[1]]
                    x = torch.cat((map1, map2), 1)
                
    
            elif module_type == "shortcut":
                from_ = int(module["from"])
                x = outputs[i-1] + outputs[i+from_]
    
            elif module_type == 'yolo':
                anchors = self.module_list[i][0].anchors
                #Get the input dimensions
                inp_dim = int (self.net_info["height"])
        
                #Get the number of classes
                num_classes = int (module["classes"])
        
                #Transform 
                x = x.data
                x = predict_transform(x, inp_dim, anchors, num_classes, CUDA)
                if not write:              #if no collector has been intialised. 
                    detections = x
                    write = 1
        
                else:       
                    detections = torch.cat((detections, x), 1)
        
            outputs[i] = x

但是，当我到达

archors=self.module_列表[I][0].archors

行时，我得到一个错误，即

索引0超出范围

我不知道为什么会发生这种情况。我尝试以不同的方式格式化模块列表的形状。

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如果您有任何建议，我们将不胜感激。

您显然没有提供全部信息！由于

（模块[“type”]）

对于顺序模块无效！请提供一个MRE（最小可报告示例），以便更容易提供实际帮助