weixin_45833431的博客

原创 10个图像评测指标PSNR/SSIM/MAE/MSE/RMSE/ISSM/SRE/LPIPS/PIQE/NIQE的Python代码计算方式

图像评测指标、PSNR/SSIM/MAE/MSE/RMSE/ISSM/SRE/LPIPS/PIQE/NIQE、Python代码、计算方式、图像处理

原创 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace。。

主要看这一部分[torch.cuda.FloatTensor [16, 1, 96, 96]], which is output 0 of SigmoidBackward0, is at version 1;的赋值是就地改变conv_layer的值，结果是值被覆盖，因此梯度计算失败。解决这个问题的简单方法是使用clone()函数。如果你检查一下这一行（即你使用Sigmoid激活函数的那一层）则是梯度计算被Pytorch中的Sigmoid函数破坏了。方法1：把Sigmoid激活函数换成别的激活函数，如。

原创 OSError: [Errno 24] Too many open files:

版权声明：本文为优快云博主「爱的太深，太认真」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_55837832/article/details/116695693。a、ulimit -n 2048（此方法为临时修改，当前有效，退出后就恢复原来设置）果然如我所预想，得到的结果是1024，就是说系统限制为同时打开1024个文件。1、将自己的线程数改小，使之符合这个限制（只是方法）。2、将这个限制值改大。

原创 TypeError: load() missing 1 required positional argument: ‘Loader‘？

出错描述：使用 yaml 包 时候报错 TypeError: load() missing 1 required positional argument: ‘Loader‘？Yaml 5.1版本之后就弃用了不安全的load加载方式，需要在load方法中加入指定的加载器，或者使用安全加载api， 通过默认加载器使load函数的安全得到加强。如果是用的 conda ，直接 conda list 即可，可以看到 yaml 包的版本是 6.0。降低指定包的版本，确定指定包版本有相关API即可。

原创 python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8

多GPU启动指令:python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env train_multi_gpu_using_launch.py,指令,nproc_per_node参数为使用GPU数量。我们使用了use_env传入了这个参数，它就会在环境变量中存入一系列参数，包括RANK,WORLD_SIZE,LOCAL_RANK。

原创 跑神经网络，pycharm遇到问题 FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory:

如果你使用的相对路径，这里要是没改好，指定报错！

原创 学习率 batch_size 步长

原创 list index out of range

比如list[1]报错，那就写成list[0]。

原创 results[-1]表示列表最后一个元素

results[-1]表示列表最后一个元素。

原创 神经网络中forword函数的使用

data = ..... #输入数据。# 而不是使用下面的。

原创 端到端是啥

对于CV视觉领域而言，end-to-end一词多用于基于视觉的机器控制方面，具体表现是，神经网络的输入为原始图片，神经网络的输出为（可以直接控制机器的）控制指令。在图像领域，CNN就是一个很典型的端到端结构。输入图像，输出可以做分类，可以做补全，做各种任务。这之中的具体细节都不需要人工干预，这就是End-to-end。端到端指的是输入是原始数据，输出是最后的结果。

原创 【无标题】

（generalization error）= 测试误差（test error），其实就是使用训练数据训练的模型在测试集上的表现（或说性能 performance）好不好。这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的。正则化便是让棱角变得平滑。我们总会在各种地方遇到。

原创 训练集（train） 验证集（valid） 测试集

训练数据(train)+验证数据(valid)：建立模型。（valid）：模型选择，辅助模型构建（可选）训练集（train）：帮助训练模型，确定。测试数据：检查模型，测试精确度。

原创 model.train() model.eval()

●一般在训练模型时加上model.train(),这样会正常使用Batch Normalization和Dropout。●测试的时候一般选择model.eval()， 这样就不会使用Batch Normalization和Dropout。

原创 卷积神经网络是怎么把图像分为RGB三层的

这是因为图像的存储是一个三维矩阵，包含RGB三种要素的信息，也就是我们所说的三通道。% 第一幅图的G B通道的灰度值全部变成0 这样就只有R通道的了。上面的代码是分别对R G B进行了采样，所以会得到三张图片。出现了三张图片，但是感觉应该只有一张啊。那么怎样得到三通道分别的图像呢？%提取图像三通道信息。

原创 什么是正则化

（generalization error）= 测试误差（test error），其实就是使用训练数据训练的模型在测试集上的表现（或说性能 performance）好不好。我们无法真正衡量到底是提出问题重要，还是解决问题重要，但我们可以从不同的。正则化，看起来，挺不好理解的，追其根源，还是“正则”这两字在中文中实在没有一个直观的对应，如果能翻译成。，为它安上一个不会产生歧义的名词是必须的，正则化的名称没毛病，只是从如何理解的角度，要灵活和类比。这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的。

原创 self参数 __ init__ ()方法 super(Net, self).init()

Python中的super(Net, self).__init__()是指首先找到Net的父类（比如是类NNet），然后把类Net的对象self转换为类NNet的对象，然后“被转换”的类NNet对象调用自己的init函数，其实简单理解就是子类把父类的__init__()放到自己的__init__()当中，这样子类就有了父类的__init__()的那些东西。当然，如果初始化的逻辑与父类的不同，不使用父类的方法，自己重新初始化也是可以的。好文不应该被埋没，然后我重新润色的一下，应该被更多的人所熟知！

原创 ckpt文件夹 和 .pth文件

ckpt文件其实是TensorFlow的模型文件。里面存放着.pth文件。

原创 多卡训练神经网络训练集 batch_size=x 内存分配问题

如果batch_size=8分配到7张卡去跑，主卡会占2个batch_size=1去跑，那么剩下7张卡每张占1个batch_size=1去跑，1、多卡训练对于数据的分配不是智能的，是主卡分最多，其他卡占平均。2、主卡中负担是最大的，各种数据和框架都要在这里面。如果batch_size=8分配到8张卡去跑，那么8张卡每张占1个batch_size=1去跑，不然batch_size=1都不能训练成功，那么再怎么分配都不行。如果一张卡batch_size=1可以跑。那样才有机会去使用多卡训练。

原创 命令窗（行）强制杀死进程

kill -9 pid //强制杀死进程。

原创 单机多卡训练

model = torch.nn.parallel.DataParallel(DCENet(n=8, return_results=[4, 6, 8]), device_ids = gpu_ids)#重点：自动分配数据。device = torch.device("cuda:4")#设置哪个显卡为主显卡。gpu_ids = [4, 5, 6, 7]#设置用哪几个显卡。#---多卡测试---在这里设置显卡号。

原创 测试时RuntimeError

上次的方法还没解决，不改batchsize，可以考虑下面的方法的链接。.no_grad()：，然后报错的那行缩进。这一行报错，就在其上一行加上with。

原创 libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile

遇到了这么一个警告，libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile。从电脑上看图片没问题，但是如果用opencv去读取的话，就会出现这个警告。要摆脱它，请从 PNG 图像中删除 iCCP profiles。一些应用程序将警告视为错误；如果您正在使用这样的应用程序，则必须删除该块。cv2.imencode('.png',image)[1].tofile(path) #重新编码写入。image = io.imread(path) #path路径。

原创 RuntimeError: CUDA out of memory.

清除pytorch无用缓存，引用库，在循环代码里总加入如下代码，亲测有效import torch, gcgc.collect()torch.cuda.empty_cache()

原创 ValueError: negative dimensions are not allowed

主要问题出在这里，需要根据图片格式改成jpg或png。