shutil 复制，移除，数据的model

最新推荐文章于 2025-06-08 02:52:26 发布
最新推荐文章于 2025-06-08 02:52:26 发布
阅读量112 收藏
点赞数
分类专栏： python 文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aircoder/article/details/84366297
版权
1 #!/usr/bin/env python
2 import shutil
3
4 shutil.copytree('/home/aircoder/python/api','/home/aircoder/python/bakshutil');
5
YOLO入门教程（三）——训练自己YOLO11实例分割模型并预测【含教程源码+一键分类数据集 + 故障排查】
吾门的博客
11-20 921
如何训练自己的YOLO实例分割模型，LabelMe多边形标注的标签如何训练。
python工具方法 41 对VOC|YOLO格式的数据进行resize操作（VOC与YOLO数据相互转换）
a486259的博客
06-12 1155
在目标检测中，相比于yolo格式，voc格式和coco格式都使用绝对值描述boxes的size，这在多数据集融合时存在一定的缺陷。尤其是在存在超高清影像中（在数据集中存在超高清影像通常会使dataloader内存不够用，或导致数据加载卡顿），我们不能仅对图像进行resize操作（还需要同时对xml或json文件中描述的boxes进行等比例换算操作）。为此实现对yolo数据、voc数据的resize操作。对于yolo数据，可以直接对大图图像批量进行resize操作；
python 中使用 shutil 实现文件或目录的复制、删除、移动
热门推荐
奔跑的小白
08-04 10万+
  shutil 模块 提供了多个针对文件或文件集合的高等级操作。 尤其是，文件的复制和删除操作。 对于独立文件的操作， 参考 os 模块 警告： 即使是更高等级的文件复制功能 ( shutil.copy(), shutil.copy2() ) 也不能复制所有文件的元数据(metadata)。 在 POSIX 平台上，这意味着文件的属主和用户组会丢失，ACLs也一样。 在 Mac OS 上，...
【Python】使用shutil删除文件夹（目录）及其子文件（强制删除）
qq_43426078的博客
03-10 9940
代码 import shutil # shutil全称是shell utilities shutil.rmtree(directory_path) 补充内容： import re re.remove(file_path) # 删除一个文件（file） re.rmdir(directory_path) # 删除一个空目录
python shutil复制中文文件decodeerror_Shutil.复制导致文件数据删除
weixin_34451330的博客
01-28 387
我正在使用shutil.复制将一个文件的内容复制到另一个文件中。但是它导致我的原始文件被删除，错误是“文件中没有数据”我第一次尝试这个import shutilshutil.copy('keywords.txt', 'keywordsfinal.txt')然后被告知文件需要以可写格式打开^{pr2}$但是对于这两个代码，即使我在每个.txt文件中都有一些内容，例如test1和test2，这两个文件...
文件移动删除------shutil使用
qq_32446743的博客
08-24 1938
https://blog.csdn.net/seanblog/article/details/78885423 #复制文件： shutil.copyfile("oldfile","newfile") #oldfile和newfile都只能是文件 shutil.copy("oldfile","newfile") #oldfile只能是文件夹，newfile可以是文件，也可以是目标目录 #复...
人脸数据清洗方法+代码汇总
G_yc1995的博客
01-27 5852
说明：         这里对目前为止接触到的人脸数据集的清洗进行一个汇总。         此文中把人脸数据集分为三种类型（本分类仅在此文中有效）： 1.   野数据集        这里的野数据集指的是从互联网上爬取出的原始人脸数据集，它的特点是：脏、乱、杂 。数据分布不均匀、尺寸不一、存在年龄跨度较大现象，图像格式命名错误且存在较多的冗余、杂质，但优点是类别数目大。使用前需要做深度清...
Python数据处理相关语法整理
crabstew的博客
03-17 1070
Python数据处理相关语法整理pandas_datareader pandas_datareader Pandas库提供了专门从财经网站获取金融数据的API接口，可作为量化交易股票数据获取的另一种途径，该接口在urllib3库基础上实现了以客户端身份访问网站的股票数据。 缺点：只能下载 开盘价、最高价、最低价、收盘价、复权收盘价、成交量 ........................
python 数据处理笔记
医然
07-18 751
`1.打开文件,读取普通文件 一.使用open函数获取文件内容: f=open("C:\\a.txt") a=f.read() #读取所有 b=f.readline() #读取一行 c=f.readlines() #读取所有行 二.使用linecache模块获取文件内容: import linecache a=linecache.getline("C:\\a.txt",2)#读取第二行 b=lin...
FlashInternImage实战：使用FlashInternImage实现图像分类任务（一）
AI浩
01-26 5755
论文介绍了Deformable Convolution v4（DCNv4），一种针对广泛视觉应用的高效有效运算符。DCNv4通过两个关键改进解决了其前身DCNv3的局限性：1）在空间聚合中移除softmax归一化，以增强其动态特性和表达力；2）优化内存访问，以最小化冗余操作并加速处理速度。这些改进使得DCNv4相比DCNv3具有更快的收敛速度和显著的性能提升，处理速度提高了三倍以上。DCNv4在图像分类、实例和语义分割等任务中表现出色，尤其在图像生成方面表现突出。
手势识别基础：手势识别的数据集_（11）.手势识别模型训练中的数据集使用
zhubeibei168的博客
04-06 599
在手势识别模型训练中，数据集的选择、预处理、标注和增强是决定模型性能的关键步骤。通过选择多样性和高质量的数据集、进行有效的预处理和标注、以及使用数据增强技术，可以显著提高模型的泛化能力和性能。同时，合理的数据集分割可以确保模型在未知数据上的表现。希望本节的内容对您构建高质量的手势识别数据集有所帮助。
mmdetection3D自定义数据集制作
AFan_naFA的博客
06-20 1828
由上述链接可以知道：（1）s3dis数据集分为6个区域，每个区域有许多房间；（2）每个区域的文件夹结构为：以hallway3为例：其中每个房间文件夹(hallway3)文件夹下有hallway3.txt以及一个Anotations文件夹；其中hallway3.txt是这个房间的点云文件， 由annotations文件夹中的所有点云文件组成。（3）每个annotations文件夹中夹的文件名即为其标注；（4）每个txt文件的每一行代表一个点，每一列代表一个维度；（5）
【AI】Pytorch_数据&预处理
专注大前端
07-26 810
整体框架如下 打开jupyter lab，打开一个file，右上角选择kernel为torchgpuprivate 要在 Mac M1的GPU 上运行 PyTorch 代码，使用命令 torch.device(“mps”)来指定。 之后就只需要引用gpu_a,gpu_b，其他与cpu_a…的操作没有区别。 Variable 已经合并到tensor 但是对于理解张量有帮助。variable是torch.autograd中的数据类型，用于封装tensor进行自动求导，有五个属性 data：被包装的tenso
Python Day44 学习（日志Day12复习）
Y317429的博客
06-07 270
注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。
多任务——协程
最新发布
ningmengjing_的博客
06-08 872
Python协程编程指南 协程是Python异步编程的核心技术，通过async/await语法提供了一种比传统回调更优雅的解决方案。本文详细介绍了协程的工作原理、优势、使用场景及高级用法。 核心要点： 协程通过非阻塞机制解决I/O操作时的线程阻塞问题，实现单线程高并发 使用asyncio库创建事件循环，通过async定义协程，await挂起执行 协程在Web服务、数据库交互等I/O密集型场景性能显著优于同步编程 结合Task对象实现并发执行，通过回调或直接获取结果 可与线程池/进程池混合使用处理不支持协程的
Java 中实现线程的创建和启动
2301_80215285的博客
06-04 1240
在Java中，创建线程和启动线程是两个关键步骤。必须调用start()而非直接调用run()，因为start()会触发JVM创建新的调用栈并交由操作系统管理，实现真正的异步执行。直接调用run()仅会在当前线程同步执行方法。start()使线程进入可运行状态，符合线程生命周期规范，并能利用多核CPU实现并行计算。正确区分两者对多线程编程至关重要，只有通过start()才能发挥线程的并发优势。
PAT-乙级JAVA题解(更新中...)
qq_49695680的博客
06-04 816
【python深度学习】Day 45 Tensorboard使用介绍
2203_75479908的博客
06-05 636
之前在神经网络训练中，为了帮助自己理解，借用了很多的组件，比如训练进度条、可视化的loss下降曲线、权重分布图，运行结束后还可以查看单张图的推理效果。tensorboard这个库，集成了以上所有可视化工具。
使用C++调用python库
Ring__Rain的博客
06-04 308
1、将A电脑的"D:\Python\Python310"文件夹，直接拷贝到"D:\Python\Python310"；1、先安装python310的安装包；安装到"D:\Python\Python310"注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；注意：记住要在path的前面，前面不能有其他路径的python，后面有无所谓；2、 配置系统环境变量；2、配置系统环境变量；如果运行代码报错：则执行下面的操作；
Downloading Model from https://www.modelscope.cn to directory: /home/administrator/.cache/modelscope/hub/models/Qwen/Qwen3-8B 2025-05-20 09:11:20,638 - modelscope - WARNING - Using branch: master as version is unstable, use with caution Traceback (most recent call last): File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 82, in load_tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 946, in from_pretrained tokenizer_config = get_tokenizer_config(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 800, in get_tokenizer_config result = json.load(reader) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 293, in load return loads(fp.read(), ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/decoder.py", line 340, in decode raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 240 column 1 (char 9732) During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/queueing.py", line 715, in process_events response = await route_utils.call_process_api( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/route_utils.py", line 322, in call_process_api output = await app.get_blocks().process_api( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/blocks.py", line 2137, in process_api result = await self.call_function( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/blocks.py", line 1675, in call_function prediction = await utils.async_iteration(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 735, in async_iteration return await anext(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 729, in __anext__ return await anyio.to_thread.run_sync( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/anyio/to_thread.py", line 56, in run_sync return await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 2470, in run_sync_in_worker_thread return await future ^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/anyio/_backends/_asyncio.py", line 967, in run result = context.run(func, *args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 712, in run_sync_iterator_async return next(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 873, in gen_wrapper response = next(iterator) ^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/webui/chatter.py", line 144, in load_model super().__init__(args) File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/chat/chat_model.py", line 53, in __init__ self.engine: BaseEngine = HuggingfaceEngine(model_args, data_args, finetuning_args, generating_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/chat/hf_engine.py", line 54, in __init__ tokenizer_module = load_tokenizer(model_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/tools/LLM/LLaMA-Factory/src/llamafactory/model/loader.py", line 90, in load_tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 946, in from_pretrained tokenizer_config = get_tokenizer_config(pretrained_model_name_or_path, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/site-packages/transformers/models/auto/tokenization_auto.py", line 800, in get_tokenizer_config result = json.load(reader) ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 293, in load return loads(fp.read(), ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/__init__.py", line 346, in loads return _default_decoder.decode(s) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/administrator/anaconda3/envs/llm/lib/python3.11/json/decoder.py", line 340, in decode raise JSONDecodeError("Extra data", s, end) json.decoder.JSONDecodeError: Extra data: line 240 column 1 (char 9732)
05-21
对于一些特殊情况，可以直接编辑模型的 `config.json` 文件来移除多余的字符或修正其结构。具体操作如下： 1. 找到对应的 `config.json` 路径； 2. 使用文本编辑器打开文件，查找是否存在非法字符或重复内容； 3. ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值