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使用pytorch自带的模型，并修改全连接层为自己数据集的类别数。model = models.resnet50(pretrained=False)class_num = 62fc_features = model.fc.in_featuresmodel.fc = nn.Linear(fc_features, class_num)model = model.to(device)根据数据集文件夹制作包含文件路径 标签的txt文本文件import osdata = []labels = []

问题：AttributeError: ‘_TfDeviceCaptureOp’ object has no attribute ‘_set_device_from_string’解决办法：已经安装的tensorflow版本为gpu 1.14.0，卸载后重新安装了1.12.0，但是又出现了Failed to load tensorflow runtime，考虑是服务器cuda版本为10.0，所以重新安装tensorflow-gpu==1.13.1后暂时解决。问题：Keras使用多卡训练from ke

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CV2的resizehttps://blog.youkuaiyun.com/wzhrsh/article/details/101630396 默认方法 双线性插值 INTER_LINEARPIL.Image的resize默认方法为BICUBIC （int 3）pytorch的transform.Resize()输入一个参数时，将较小的缩放到该参数值，较大的按比例缩放两个参数时缩放到指定大小调用 PIL.Image.resize() ，但是默认方法为BILINEAR （int 2）...

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读取图片读取为BGR通道cv2.imread()读取为RGB通道cv2.imread()[:, :, ::-1]分离通道cv2.split()显示图片cv2.imshow("窗口名称",img)imshow会把BGR图片按RGB显示同理会把RGB按BGR显示未完待续

Pytorch加载预训练模型时间过长解决办法：Scipy包的版本为1.4.1，升级为最新的1.6.0后解决。