xiyou__的博客

os.path.join(a,b)在以下情况下会起不到连接作用，并返回b:a,b中存在一个为绝对路径，即不是patha/pathb的形式，而是/patha/pathb的形式

最近在给实验配置环境的过程中，频繁的碰到cuda错误，故记录最近的一些错误经验。首先，pytorch一定要和cuda版本对应，具体查看官网在显卡Tesla K40m上，即使使用了cuda10.1和其对应的torch == 1.6.0+cu101，也无法正常使用，报错RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device，原因是Tesla K40m的算力为3.5，而pytorch1.3+要求算力

​问题起因：我想要获取Semantic Image-Text-Classes - Datasets - Forschungsdaten-Repositorium der LUH (uni-hannover.de)中的数据集，该数据集的train被分为了49个分卷，当我按照他的要求下载了所有的分卷并执行cat train.tar.part* > train_concat.tar合并分卷后，却无法打开或解压压缩包，报错内容如下（打开压缩包时弹出错误）：（文件格式未知或者压缩文件数据已损坏。）最后

首先声明：爬虫小白，虽然爬过几个网站，但是知识几乎都是实践中获取，如果以下说的不对的，请多指正，谢谢！谨此给和我一样的小白提供一个解题思路！目录问题背景解决方案附：excel的下载方式问题背景这两天在做一个爬虫项目，要求爬取页面的附件（excel）并保存，在用分析得到的request url中的k值在源代码中搜索时，幸运的定位到网页源码中隐藏了url信息，确定了爬虫方案。如下：照原理，我...

Bug：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate … MiB解决方法：法一：调小batch_size，设到4基本上能解决问题，如果还不行，该方法pass。法二：在报错处、代码关键节点（一个epoch跑完…）插入以下代码（目的是定时清内存）：import torch, gcgc.collect()torch.cuda.empty_cache()法三（常用方法）：在测试阶段和验证阶段前插入代码 with torch.no_gr