TFA训练找不到数据集

最新推荐文章于 2025-05-13 23:14:52 发布
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文章标签： 深度学习
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报错：base1 is not registed！
解决办法：找不到base1文件，找到报错的第一个命令开始debug，base1已经注册，缺少了pretrian_imagenetR_101.kpl类似文件,找到detectron2的预训练权重参数kpl文件，放到代码目录下，再把base1里面的 weight的路径改成kpl文件的路径。

报错：cuda 显存不够
解决办法：改下batchsize 降低学习率

哭泣的风
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政安晨——示例演绎在TensorFlow中使用 CSV数据（基于Colab的Jupyter笔记）（1.5万字长文超详细）
政安晨——致力于AI人工智能数字互动领域
02-03 2474
本笔记提供了如何在 TensorFlow 中使用 CSV 数据的示例：用 tf.data 加载 CSV 数据。 其中包括两个主要部分： 从磁盘加载数据 将数据预处理为适合训练的形式。 本笔记侧重于加载，并提供了一些关于预处理的快速示例。
pytorch 生成模型_在pytorch上编写您的第一个生成对抗网络模型
weixin_26749889的博客
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pytorch 生成模型Detailed instructions for constructing generative adversarial neural networks (GANs) using the example of two models implemented using the PyTorch deep learning framework. 使用通过PyTorch深度学习框...
Pascal VOC数据集介绍，内网环境下在上运行TFA代码（Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection）
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detectron运行自己数据集，NotImplementedError: No evaluator for dataset: my_dataset_val错误
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01-19 1136
test test错误：No evaluator for dataset: my_dataset_val 无论是在训练程序时，还是在运行test_net.py的时候，会出现这样的错误 NotImplementedError: No evaluator for dataset: my_dataset_val 这是由于更换了自己的数据集造成的。 解决这个错误，在对应的.yaml文件的test中添加一...
第14周博客之面向对象编程5
qq_27698495的博客
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_new_ 当使用"类名([实参])"创建实例对象时。Python解释器的主要处理过程包括两大步： 1.调用特殊方法__new__()创建实例对象 首先会查找该类对象是否实现了特殊方法__new__(). 如果没有实现。则去其父类中依次查找，直到类对象object。 2.调用特殊方法__init__()对创建的实例对象进行初始化 __new__()返回的实例对象会作为实参被自动传递...
seaborn urllib.error.URLError: ＜ urlopen error [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。＞
qq_43495412的博客
01-24 1万+
seaborn urllib.error.URLError: urlopen error [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。在新机器上使用 seaborn 模块绘制热图的时候，出现报错处理方法在文章底部，这里是探索过程定位错误信息错误分析解决办法总结 在新机器上使用 seaborn 模块绘制热图的时候，出现报错 在尝试使用 seaborn 模块绘制热图的时候，先是报错： urllib.error.URLError: <urlopen error [Errno 1100
解决seaborn无法加载数据集错误
lymboy的博客
05-02 4526
问题描述 因研究需要，今天在了解seaborn 这个可视化框架，但是在第一行代码就报错了。。好嘛，看看啥错： 看到这我就知道大概啥问题了，国内网络对国外的网站很不友好。。 解决方案 解决方法也很简单，主要有以下三种： ke | xue | shang | wang 工具 配置代理 单独把数据集下载下来，拷贝到本地 方法一 ke | xue | shang | wang 懂的都懂，略。 方法二 配置代理其实跟方法一原理相同。seaborn在调用load_dataset方法时会先检查本地是.
数据挖掘项目（一）Airbnb 新用户的民宿预定结果预测
Datawhale
06-28 4万+
摘要 本文主要根据对Airbnb 新用户的民宿预定结果进行预测，完整的陈述了从数据探索到特征工程到构建模型的整个过程。 其中： 1 数据探索部分主要基于pandas库，利用常见的:head()，value_counts()，describe()，isnull()，unique()等函数以及通过matplotlib作图对数据进行理解和探索； 2. 特征工程部分主要是通过从日期中提取年...
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weixin_39757743的博客
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在 MMFewShot 中，有三个用于获取数据的重要组件：Datasets：ann_cfg从少数镜头设置中加载注释并过滤图像和注释。Dataset Wrappers：确定采样逻辑，例如根据查询图像采样支持图像。Dataloader Wrappers：封装来自多个数据集的数据。fine-tune based：与常规检测相同。query aware：它将返回来自同一数据集的查询数据和支持数据。
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