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切记cmake版本最好是3.20及以上，我原来就是3.16的版本，后面看到有博客说，cmake版本不够高，最后换成3.24才行。
2024-08-21 15:40:34
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原创 无法打开“http://localhost:6006/“的情况
3. **IP地址和localhost的匹配问题**：在某些情况下，本地主机的IP地址（例如127.0.0.1）可能与localhost不匹配，导致无法访问。（3）再使用tensorboard --logdir=./runs 或者tensorboard --logdir=./logs, 具体看你保存的文件名是logs还是runs,这两种很常见。以上都是GPT对此问题做出的回应，其中我后面发现了我是通过在文件夹中使用cmd进入base环境再用conda命令进入自己用来训练数据的虚拟环境，问题就出在这里。
2023-06-21 00:52:19
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原创 图像分类模型评估之用python绘制混淆矩阵confusion_matrix
import oslabel = filename.split('.')[0] # 假设文件名为"label.image_id.jpg"格式label = label.split('_')[0] # 仅保留label信息# 加载数据集并进行预处理transforms.Resize((224, 224)), # 图像大小调整为224x224transforms.ToTensor(), # 将图像转换为Tensor格式，并将像素值缩放到[0, 1]
2023-03-31 23:14:40
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原创 图像分类模型评估之用python绘制ROC曲线绘制
在模型训练完成后，可以通过绘制ROC曲线来评估模型的分类性能。ROC曲线是以真正率（True Positive Rate，TPR）为纵轴，假正率（False Positive Rate，FPR）为横轴的曲线，它反映了模型在不同阈值下的分类性能。
2023-03-31 21:17:06
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原创 merge函数将两个csv按名称索引关键字拼接
merge是分类类型，并且对于其合并键仅出现在“左”DataFrame中的观察值，取得值为left_only，对于其合并键仅出现在“右”DataFrame中的观察值为right_only，并且如果在两者中都找到观察点的合并键，则为left_only。1、我本来生成csv数据表是没有“image_name”的，是在已经生成csv数据，后期手动添加的，如果需要拼接的话，而且前期并没有key（image_name）的 , 请自行添加。可以是列名，索引级名称，也可以是长度等于DataFrame长度的数组。
2022-10-14 10:38:01
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原创 torchvision.dataset.ImageFolder报错FileNotFoundError: Couldn‘t find any class folder
解决方法：因为我的图片数据都在Add_gender目录下，但ImageFolder调用的只能是一个数据包，这里可以理解成Add_gender文件夹就是那个数据包，所以只需要删除Add_gender就可以把图片全部加载出来。
2022-09-22 17:24:26
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原创 深度学习必备小知识之激活函数的区别
自从1943年，人工神经元的提出，就已经对激活函数有了概念。而随着1957年，在单层感知机的提出中，激活函数还是简单的线性函数，较为单一，且只能解决简单的线性问题，不能分类中的异或问题，由此可见，线性函数存在很大的局限性。而目前常用的激活函数都有以下基本性质：非线性：能解决了线性函数的局限性，能更好的逼近实际的真值，获取更好的模型。可微性：目前在训练网络模型中，基于梯度的模型最优化方法都要求激活函数是可导的。单调性：单调函数能够保证模型的简单，且能在一定程度上，更快速地使模型收敛。
2022-05-09 10:53:46
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原创 ERROR: Cannot find command ‘git‘ - do you have ‘git‘ installed and in your PATH
虚拟环境中，在配置coco数据集的API时出现以下错误(py37) C:\Users\HASEE>pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPICollecting git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI Cloning https://github.com/philferr.
2022-05-06 21:42:30
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原创 光谱数据预处理方法之去除包络线——Matlab实现
光谱去除包络线的目的：在光谱曲线相似的情况下，直接从中提取光谱数据特征不便于计算，因此需要对光谱曲线做进一步处理，以突出光谱特征。包络线消除法可以有效突出光谱曲线的吸收、反射和发射特征，并将其归一到一个一致的光谱背景上，有利于和其他光谱曲线进行特征数值的比较。 算法概述：（1）通过求导得到光谱曲线上所有极大值点，即“峰”值点，然后比较大小，得到极大值点中的最大值点； （2）以最大值点作为包络线的一个端点，计算该点与长波方向（波长增长的方向）各个极大值连线的斜率，以斜率最...
2022-05-06 20:32:37
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原创 高光谱预处理方法之求导（微分）——matlab实现
预处理中使用求导的好处：消除基线漂移、平缓背景干扰的影响，提供更高的分辨率。一般只使用一阶导或者二阶导。但对数据的求导会放大噪声，导致信噪比降低，导数运算前，需进行平滑操作。 在matlab中使用这个函数diff(dataset，N)，第一参数为数据集，而第二个参数就是微分阶数（几阶导数），可以添加第三个参数相当于加个移动窗口，实现局部求导，可以在增加求导阶数的同时，有效地减少和抑制噪声。代码就不用添加了，很简单调用diff函数就行，并将返回值（经处理的光谱数据）自行保存或者绘制就行了。...
2022-05-06 20:28:05
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原创 高光谱预处理方法之MSC与SNV——matlab实现
光谱多元散射校正（MSC）的目的：经过散射校正后得到的光谱数据可以有效的消除由于散射水平不同带来的光谱差异，从而增强光谱与数据之间的相关性。（1）求得所有光谱数据的平均值作为“理想光谱”； 计算平均光谱：（2）将每个样品的光谱与平均光谱进行一元线性回归运算，求得各光谱相对于标准光谱的线性平移量(回归常数)和倾斜偏移量(回归系数)， 一元线性回归：mi和bi分别表示各样品近红外光谱Ai与平均光谱A进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量（3）在每个样品原始光谱...
2022-05-06 20:19:35
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原创 高光谱预处理方法之去趋势——Matlab实现
光谱去趋势的目的：消除传感器在获取数据时产生的偏移对后期计算产生的影响，将分析集中在数据趋势本身的波动上。去趋势：数据去趋势，就是对数据减去一条最优（最小二乘）的拟合直线、平面或曲面，使去趋势后的数据均值为零。 操作步骤：1.长度为N的时间序列，计算其累积离差值并转换为新序列：2.将y(t)以等长度划分为不重叠的m个区间,n为区间长度，即时间尺度，m为区间数量，为𝑁𝑛N/n的整数部分;3.对每一段序列采用最小二乘法线拟合出局部趋势y_n (t)4.对y(t)剔除每个区间的...
2022-05-06 20:12:48
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原创 高光谱预处理之傅里叶变换和小波变换——Matlab实现
小波变换：是在傅里叶变换的基础上，发展而来，将傅里叶变换中无限长的三角函数基换成了有限长的会衰减的小波基。 从公式可以看出，不同于傅里叶变换，变量只有频率w，小波变换有两个变量:尺度a（scale）和平移量 𝜏τ（translation）。尺度a控制小波函数的伸缩，平移量𝜏τ控制小波函数的平移。尺度a就对应于频率（反比），平移量𝜏τ就对应于时间。 小波分析是傅里叶分析思想方法的发展和延拓，与傅里叶分析密切相关，小波基的构造以及结果分析都依赖傅里叶分析，两者相辅...
2022-05-06 20:01:43
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原创 高光谱预处理之SG平滑(Matlab实现)
SG平滑是我们在预处理高光谱数据常用的方法，sgolayfilt是%整体进行SG平滑clccleardata = xlsread('C:\Users\HASEE\Desktop\练习数据.xlsx') %数据读取data1 = data(2:end,1:end) y = sgolayfilt(data1,3,5)subplot(2,1,1)plot(data(1:1,:),data1)title("原始光谱数据")axis([935 1650 ,0,60])subplot
2022-05-06 19:52:26
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原创 关于OpenVINO出现RuntimeError: Cannot load library 问题的解决方法
em_net = ie.read_network("age_gender_model.onnx") File "ie_api.pyx", line 357, in openvino.inference_engine.ie_api.IECore.read_network File "ie_api.pyx", line 400, in openvino.inference_engine.ie_api.IECore.read_networkRuntimeError: Cannot load libr
2022-04-27 21:02:47
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原创 anaconda配置的python+pytorch虚拟环境下调用openvino中from openvino.inference_engine import IECore问题解决方法
我将其分为三种情况首先第一种，也是很常见的一种，没有对其进行初始化操作，如果你安装在电脑中的python版本跟你配置的环境一样的话，你需要初始化通过在openvino的默认安装位置上找到setupvars.bat点击...
2022-04-25 23:43:37
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原创 C语言自学笔记
1、数据类型： 整型：int 短整型：short int 长整型：long int 浮点型：单精度（float）、双精度（double） 字符：char 复合数据类型：结构体、枚举、共用体2、变量：内存中一段存储空间，对所赋值能够被释放和更改3、变量初始化就是赋值的意思4、常量的表示方法： 整数： 十进制： 传统的写法 十六进制：前面加0x或者0X...
2022-04-22 17:37:09
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原创 python类中的和def __getitem__(self,id):
在类看到这个函数定义会感觉很奇怪，因为在实例中感觉好像没用这个定义函数。但如果你也是python新手小白的话，就继续看下去。class test(t.nn.Module): def __init__(self): super(test, self).__init__() self.id = id def __getitem__(self, key): return "hello"data = test()k=''print(
2022-04-21 20:55:13
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原创 python定义类中的def __len__(self):
class mark(Dataset): #继承父类为Dataset,继承其属性 ... def __len__(self): #用于返回列表的长度 return len(self.marks_frame) ... ds=mark(r“C:/pytorch/py_demo/mark_dataset.txt”) #将mark类实例化 ...
2022-04-21 20:18:32
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原创 高光谱预处理之移动窗口平均平滑（Matlab实现）
先上Matlab代码：clcclearpredata = xlsread('C:\Users\HASEE\Desktop\练习数据.xlsx') ;%数据读取data=predata(30:30,:); %截取其中一个数据（数据波点为129）t=(0:129-1)*0.1; %生成一个同样为129个波点的且都为0.1的数据条x =data +0.9*randn(size(-t)); %生成随机数并加到原始数据中subplot(2,2,1)hold on
2022-04-21 16:43:46
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原创 模型保存的两种类型torch.save
torch.save(model, 'model_face.pt')一个常见的PyTorch函数是使用.pt文件扩展名来保存张量，model是我训练后的模型后面的参数'model_face.pt'就是我模型保存的类名，存放同一文件夹下，当然可以指定文件位置。torch.save(model.state_dict(), './cnn_model.pt')保存同样为pt格式，但存储的对应的是python的字典类型，这个是为了更好调用。这两种训练后的模型model保存的方式比较常见.
2022-04-20 21:31:42
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原创 CNN_优化器_loss()_代价函数
optimizer.zero_grad()设置梯度为None, 而不是设置为零,很多人觉得这里是将梯度设置为0，这样会占用更少的内存，并可以适当地提高性能。然而，这种重载改变了某些行为。例如:1、当用户试图访问一个渐变并对其执行手动操作时，一个None属性或一个满是0的张量将会有不同的行为。2. 如果用户请求' ' zero_grad(set_to_none=True) ' '后跟一个向后传递，' '。对于没有接收到梯度的参数，grad ' ' s保证为None。3.“火炬。optim ' '优化.
2022-04-20 20:56:56
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CNN卷积神经网络训练并测试Mnist数据集
2022-04-21
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