小编在使用yolov5进行深度学习训练的时候，训练了好几个epochs，突然报了一个empty的错误导致训练程序终止，还好小编只是在训练刚开始遇到这种问题，如果训练了好多轮以后遇到此类问题，那前面训练花费的时间全部都浪费了，那就非常难受了，那我们可以从源头上改变这个问题。那我们如何改变呢，我们需要根据空标签txt来删除对应的图片，因为数据集有严格的一一对应原则，代码如下

import osdef remove_empty_label_and_image(image_dir, label_dir):# 遍历标签文件夹中的所有 .txt 文件for label_file in os.listdir(label_dir):label_path = os.path.join(label_dir, label_file)# 检查标签文件是否为空if os.path.isfile(label_path) and label_file.endswith('.txt') and os.path.getsize(label_path) == 0:# 获取对应的图片文件名（去掉 .txt 扩展名并加上图片的扩展名，例如 .jpg 或 .png）image_file = label_file.replace('.txt', '.jpg')  # 假设图片扩展名为 .jpg，如果是 .png 则修改为 .pngimage_path = os.path.join(image_dir, image_file)# 删除空标签文件print(f"Deleting empty label file: {label_path}")os.remove(label_path)# 检查对应的图片文件是否存在并删除if os.path.isfile(image_path):print(f"Deleting corresponding image file: {image_path}")os.remove(image_path)else:print(f"Corresponding image file not found for label: {label_path}")# 使用实际的图像和标签目录路径
image_directory = 'your path'  # 替换为你的图片文件夹路径 
label_directory = 'your path'  # 替换为你的标签文件夹路径remove_empty_label_and_image(image_directory, label_directory)

把路径改一下以后，训练可以继续了