Chapter 03 Working with batches of data

本文解析了cin作为条件判断的含义及其内部状态的影响,并介绍了当混合使用有符号和无符号整数时,计算过程中类型转换的规则。

1.  cin作为判断条件的含义

cin的类型是istream,istream是标准库的一部分,if(cin)或while(cin)的含义与istream的定义有关。类istream提供了一个转换来把cin转换成一个可以在条件中使用的值,这个转换所产生的值取决于istream对象的内部状态,这个状态会记住最近一次读数据的尝试是否成功。用cin作为条件等价于检测最近一次从cin读数据的尝试是否成功。

一下的几种情况中,从一个流读数据的尝试肯能会以失败告终:

a. 可能已经到达了输入文件的结尾;

b. 输入数据的类型可能与预期类型不一致,例如:想要读的是一个整数,实际读到的却是浮点数;

c. 系统可能会在输入装置中检测到一个硬件问题。

对于上面任意一种情况,条件都将会为假。此外,一旦不能成功地从流读到数据,那么接下来的所有从流读数据的尝试都会将以失败告终,除非重新设置流。


2. 无符号整数与有符号整数的计算

如果一个表达式中同时出现有符号类型的整数和无符号类型的整数,有符号类型的整数会被转换成无符号类型。

例如:

unsigned int i = 12;
int j = 12;
if ((i - 13) < 0)
	printf("unsigned\n");
if((j - 13) < 0)
	printf("signed\n");
这段代码的输出为:signed。
### 解决 cv2.error 中输入图像通道数无效(scn 为 1)的问题 此错误通常是因为代码期望多通道图像(如 RGB 图像),但实际传入的是单通道图像(如灰度图像)。可采用以下方法解决: #### 检查图像读取和处理逻辑 确保读取的图像是期望的通道数。若代码需要 RGB 图像,读取时指定读取模式。 ```python import cv2 # 以彩色模式读取图像 img = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR) if img is not None: # 后续处理代码 pass ``` #### 转换单通道图像为多通道图像 若确实需要处理单通道图像,但代码要求多通道图像,可将单通道图像转换为多通道图像。 ```python import cv2 import numpy as np # 读取单通道图像 gray_img = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if gray_img is not None: # 将单通道图像转换为三通道图像 rgb_img = cv2.cvtColor(gray_img, cv2.COLOR_GRAY2RGB) # 后续处理代码 pass ``` #### 调整代码以适应单通道图像 若代码可以处理单通道图像,调整代码逻辑以适应单通道输入。例如,若代码中有颜色空间转换操作,确保这些操作适用于单通道图像。 ```python import cv2 # 读取单通道图像 gray_img = cv2.imread('your_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) if gray_img is not None: # 处理单通道图像的代码 blurred = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0) # 后续处理代码 pass ``` ### 解决 RuntimeError 中仅支持 3D 张量但目标维度为 4 的问题 当遇到仅支持 3D 张量但目标维度为 4 的问题时,可通过以下方法解决: #### 检查数据维度 在使用数据之前,检查其维度,确保符合要求。 ```python import torch # 假设 data 是一个 4D 张量 data = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 检查维度 if data.dim() == 4: # 如果维度为 4,根据实际情况调整 # 例如,若第一个维度是批量大小且为 1,可以去掉该维度 if data.shape[0] == 1: data = data.squeeze(0) # 现在 data 应该是 3D 张量 print(data.shape) ``` #### 调整数据处理逻辑 如果代码需要处理批量数据,确保在处理时正确处理每个样本。 ```python import torch # 假设 data 是一个 4D 张量 data = torch.randn(4, 3, 224, 224) # 遍历每个样本 for sample in data: # 处理每个 3D 样本 print(sample.shape) ```
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