weixin_45963617的博客

一、问题在利用小波去噪+SR做对抗防御时，对图像进行小波去噪时，出现了TypeError: denoise_wavelet() got an unexpected keyword argument 'method'二、原因及解决方法原因：scipy的版本过低，需要是1.0+ 。低版本的没有method这个参数，也没有 BayesShrink或shrinkage参数解决方法：法一：升级scipy版本到1.0.0法二：将代码改为return denoise_wavelet(img,sigm

一、问题服务器端安装完torch仍然报错：ImportError: No module named torch二、解决方法是因为还要进行环境配置：1、进入.bashrc文件进行配置vim ~/.bashrc添加下面的语句：. /home/yourdirectory/torch/install/bin/torch-activateexport PATH="/home/yourdirectory/anaconda3/bin:$PATH"2、然后更新一下环境变量就可以了source ~

一、问题复现使用小波去噪+SR实现对抗样本防御时，在windows端可以保存到指定路径，而在服务器端保存图片时无法保存到指定路径。二、问题及解决方法问题：imageio.imwrite(('..\\experiment\\test\\results-{}\\{}_x{}_{}.png'.format(d.dataset.name, filename[0], scale,p)), tensor_cpu.numpy())windows端可以识别"\"路径，而服务器端直接保存为文件

def dfs(i, j): print("坐标：",(i, j)) if i>n-1 or i<0 or j>m-1 or j<0: # print("NO") return "NO" if i == n-1 and j == m-1: print("YES") return "YES" global count count += 1 print("步数：",count)

1.Matplotlib 线型，线色，图形标注线条的详细样式及线性、保存图片、plot的详细风格和样式)、背景色、点和线的详细设置2.在Matplotlib中更改轴背景首先让我们更改底部的颜色。这可以通过set（）函数，传入face参数及其新值来完成，也可以通过专用的set_facecolor（）函数来完成：ax = plt.axes()ax.set_facecolor("orange")# ORax.set(facecolor = "orange") plt.scatter(TMIN,

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。json的文件格式：使用大括号来区分表示并存储数据；python操作json文件通过了两种方法：load()：用于读取json文件；dump()：用于写入json文件# 读取json文件内容,返回字典格式with open('./source_file/info.json','r',encoding='utf8')as fp: json_data = j

1.https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44090816/article/details/91392368?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-baidujs_title-2&spm=1001.2101.3001.4242将str形式转化为float格式！2.python中 list 与数组的互相转换(1)list转arraynp.array(a)(2)array 转lista.tolist()ht

#加载训练好的分类CNN网络model=torch.load('model.pkl')#假设proposal_img是我们提取的候选框，是需要输入到CNN网络的数据#先定义transforms对输入cnn的网络数据进行处理，常包括resize、totensor等操作data_transforms=transforms.Compose([transforms.RandomSizedCrop(224),transforms.ToTensor()])#由于transforms是对PIL格式数据操

在使用xml文件的过程中，发现其中filename的名字有问题，所以找了一个代码修改了这个文件。import xml.etree.ElementTree as ETimport os # 批量修改整个文件夹所有的xml文件def change_all_xml(xml_path): filelist = os.listdir(xml_path) print(filelist) # 打开xml文档 for xmlfile in filelist: d

代码如下：import cv2import numpy# 创建摄像头对象cap = cv2.VideoCapture("videoTest/test1.mp4")　　#参数为视频文件目录（ cap = cv2.VideoCapture(0)　　#参数为本地摄像头 ）（ cap = cv2.VideoCapture(1)　　#参数为USB摄像头 ）# 逐帧显示实现视频播放while 1: ret, frame = cap.read()　　　　　　　　　　　　 #读取 cv2

一、服务器端配置环境1.下载Bitvise SSH Client软件2.填写home:172.24.13.201port:122username:（自己的命名）password:（自己设置的密码）3.进入 /.bashrc，拉入代理vim ~/.bashrcexport http_proxy="http://172.20.87.68::808"export https_proxy="https://172.20.87.68::808"目的是为了在服务器端下载东西4.sh /opt

方法一：pypi 镜像使用帮助pypi 镜像每 5 分钟同步一次。（1）临时使用pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package注意，simple 不能少, 是 https 而不是 http（2）设为默认升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置：pip install pip -Upip config set global.index-url https://pypi.tun

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38704904/article/details/951928565、验证安装是否成功在当前环境下输入：进入pythonpythonimport torchimport torchvision打印版本print(torch.version)退出pythonexit()退出pytorchconda deactivate————————————————版权声明：本文为优快云博主「星尘亦星辰」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-

在机器学习中，我们常常需要把训练好的模型存储起来，这样在进行决策时直接将模型读出，而不需要重新训练模型，这样就大大节约了时间。Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题，它可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序列化操作。Pickle模块中最常用的函数为：（1）pickle.dump(obj, file, [,protocol])函数的功能：将obj对象序列化存入已经打开的file中。参数讲解：obj：想要序列化的obj对象。file:文件名称。