me211yjs的博客

报错：fatal: destination path 'surface-distance' already exists and is not an empty directory.我们在运行代码中发现，头文件如下代码。我们直接查询到github的链接。直接按照github链接安装。直接运行会报错，需要安装库。再次调用头文件就不会报错。这时候需要设置网络代理。在cmd命令行中输入。

很大可能是，调用的模型与网络不匹配，check一下你所用的ckpt模型与.kpl文件。

patch_size我们修改了patch_size这一参数影响的结果就是导致更新迭代速度变得慢了起来，修改了batch，单次读入的图像，之前用的32*32*32,8的话相当于，之前120*8 < 64*32查阅资料https://www.youkuaiyun.com/tags/NtjaUg5sNTE5MzUtYmxvZwO0O0OO0O0O.html总结下来：batch size过小，花费时间多，同时梯度震荡严重，不利于收敛；batch size过大，不同batch的梯度方向没有任何变

根据要求安装环境的代码pip install torch==1.3.1+cu92 torchvision==0.4.2+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如果出现这问题，可以试试“ conda install gdal ”不报错了

import turtle as t #as就是取个别名，后续调用的t都是turtlefrom turtle import *import random as rimport time n = 100.0 speed("fastest") #定义速度screensize(bg='black') #定义背景颜色，可以自己换颜色left(90)forward(3*n)color("orange", "yellow")#定义最上端星星的颜色，外圈是orange，内部是yel..

主要是对于双显卡的电脑运行深度学习分割代码报错（运行 predict.py 时候报错）参考这一篇cuda运行错误：the launch timed out and was terminated in_Liber-coder的博客-优快云博客该方法并没有解决代码报错考虑到是GPU报错，调用的问题我们更换调用的GPU换成独立显卡CUDA_VISIBLE_DEVICES='0' #表示调用0块GPU或者import osos.enviro...

读取图像，生成h5py文件我编辑了一个保存生成h5py的文件from scipy import miscimport imageio #content_image = imageio.imreadimport h5pyimport numpy as npf = h5py.File(“myh5py.h5”,“w”) #创建h5py文件#d1 = f.create_dataset(“train_X_orig”, (4, 64, 64, 3), ‘i’) #设置要储存的样本个数，需要提前设置