GZKPeng的博客

1、安装Graphviz.exe 官网https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.graphviz.org/download/ 需要科学上网，我也下在了百度网盘。以本机为例该路径下有两个文件夹，我们所需要的是Scripts路径下的pyreverse.exe。参考的：https://zhuanlan.zhihu.com/p/365953969。如果不成功配置一下环境变量，将安装目录下，bin文件的目录放进去。最后，生成的.dot文件啥的，也是在example下。

python中对于类内部定义的方法，分为三种，实例方法（对象方法）、类方法、静态方法实例方法在被调用时，首先是需要以 obj.fun的方式调用，在调用的时候会偷偷传进去一个self。在定义时，需要在参数列表里写self，操作的变量的生命周期也是与此对象生命周期一致，并不能操作类下的属性（如下面代码中的aa），实际表现是操作无效，cls.aa还会被视为self.aa，如__init__类方法在被调用时，首先是需要以 class.fun的方式调用，在调用的时候会向fun偷偷传进去一个cls。静态方法可以由

class A： def f1(self): pass def f2(self): pass报错原因，缩进层级不对应，导致多缩进的未被识别到

filetype.pySmall and dependency free Python package to infer file type and MIME type checking the magic numbers signature of a file or buffer.This is a Python port from filetype Go package. Works in Python +3 .一个小巧自由开放Python开发包，主要用来获得文件类型。包要求Python 3.

注意if __name__ == '__main__'跟java不同，下面的代码块并不是在 main()函数中，所以其中的变量也不是函数的隐私变量，而是全局变量。今天用flask的时候有个小插曲，先上代码示例：myapp=flask.Flask('__main__')class A(): def pt(self): return '哈哈'@myapp.route('/dmo',methods=['POST'])def rsp(): return a.pt()if __name__

转载自https://blog.youkuaiyun.com/pupoqian3720/article/details/81877105web.input()和web.data()基于web.py框架，web.input()与web.data()是web.py模块中的两个函数，其都用来获取http请求包中的信息，但是获取的信息却是不同，以下我们来看看这两个函数有何不同web.input()web.input()方法返回一个包含从url(GET方法)或http header(POST方法,即表单POST)获取的变

def Fun(a): if a>0: pass else: return a,0if __name__=='__main__': r1,r2=Fun(1)此时，异常会定位到由 Fun(1)这一行产生。原因是:1、满足条件的分支没有显式返回值时，Python默认会返回None； 2、当if条件不满足，并且没有else语句时；函数会默认返回None。调用时，将None赋给多个值时，会出现提示：TypeError: ‘NoneType’ object is not iterabl

f-string，称为格式化字符串常量（formatted string literals），是Python3.6新引入的一种字符串格式化方法。低版本python这么写会报错File "/dev/shm/KMr_project/detection/models/common.py", line 194 str = f'Image {i + 1}/{len(self.pred)}: {img.shape[0]}x{img.shape[1]}'

P|-A| a.py|-B| b.py文件结构如上，在windows下a想运行b中的方法，可以直接写成from B impot bb.fun()但是在linux中会出现ModuleNotFoundError: No module named 'B'可以通过引入sys添加路径解决import syssys.path.append("/P/B")from B impot b在程序中为了也有良好的移植性，可以在代码中显式添加路径，比如用os的方法：BASE_D

pynvml是用于英伟达GPU管理和监视功能的Python接口。可以用它来开发一些pytorch或者tensorflow 监控工具。具体的可以看官网：https://pythonhosted.org/nvidia-ml-py/后续小工具写好后也会发出来。可以通过源码也可以通pip安装。pip安装过程：pip install nvidia-ml-py这时候一般就可以用了，如果出现一下报错：Traceback (most recent call last): File "<stdin&

应用pytorch加载模型报错：Traceback (most recent call last): File "/mnt/sdc/OCR/dev/ocr/recognize/crnn_recognizer.py", line 110, in __init__ self.model.load_state_dict({k.replace('module.', ''): v for k, v in torch.load(model_path).items()}) File "/home/GZK

文件结构：-recBar--__init__.py--detect.py封装模块写__init__.py的时候是这样写的：from .detect.py import BarRec应该是：from .detect import BarRec要注意的点：1、不要带".py"2、功能py文件不要是中文3、包名和功能py文件命名不要重复...

有一块代码片写的是：datadir=r‘C:\Users\Desktop\shishi\’因为 \ 是转义符。解决方法：datadir=r‘C:\Users\Desktop\shishi\\’

一开始因为报的异常带乱码，所以以为是编码格式的问题，后来发现并不是，查看报异常位置：env = lmdb.open(outputPath, map_size=1099511627776)第一个参数是路径，第二个参数是指定创建的新数据库所需磁盘空间的最小值。考虑OOM，把map_size改小，问题解决...

系统是win10-64。lmdb版本号是1.0.0 。因为lmdb.open(outputPath, map_size=1099511627776)不支持有中文的路径。换成纯英就行了

在一些Python的工程项目中，可能会看到类似如下函数参数中的冒号，函数后面跟着的箭头：def Accumulate(num1: int, num2: int=100) -> int: sum = num1 + num2 return sum if __name__ == "__main__": print(Accumulate.__annotations__) print(Accumulate(1,2)) print(Accumulate(1))

更新tensorflow后，出现tensorboard 不可用情况（tensorflow-cpu 1.4 ->tensorflow-gpu 1.7）尝试了更新tensorboard 仍然不可用，事故情况：运行tensorboard.exe报错并且闪退，在控制台运行tensorboard命令，报错如下：多方查证，在国内网站没找到有前车之鉴，于是发布问题到tensorflow ...

问题如上，最直接的表现是打不开Spyder IDE尝试在python 中import theano报错ImportError: cannot import name ‘configparser’原因：出现这种问题，通常是环境中出现了一个包的两个版本，最直接原因就是，pip install 了一个包，conda install 了一个包。解决办法：这时候pip不能用了，所以先用con...

跟随着gym的教程，准备把自己写的环境注册在gym的envs上面，过程如下:第⼀步，将我们⾃⼰的环境⽂件（笔者创建的⽂件名为 Myenv.py，类名为ReEnv ）拷⻉到你的gym安装⽬录/gym/envs/classic_control⽂件夹中（拷⻉在此⽂件夹中是因为要使⽤rendering模块。当然本⽅法并不是唯⼀的，也可以采⽤其他办法。）。第⼆步，打开该⽂件夹（第⼀步中的⽂件夹）...

AdaptivePooling是只出现在Pytoch中的池化方法，官方给出的[运算公式]为：(https://discuss.pytorch.org/t/what-is-adaptiveavgpool2d/26897)kernel的大小为 (input_size+target_size-1) // target_size, i.e. rounded up（即四舍五入）中心点的位置为 四舍五入...

pytorch报错： RuntimeError: Expected object of type Variable[torch.LongTensor] but found type Variable[torch.cuda.ByteTensor] for argument #1 ‘argument1’解决方法：pytorch框架在存储labels时，采用LongTensor来存储，所以在一...

更新pip后，出现问题：本人windows操作系统，在控制台输入python -m ensurepip即可解决问题。原因可能是升级pip的时候为了省事直接复制了命令行的提示信息，可能存在一些字符，还是要自己手打命令的靠谱...

最近发现了一个问题，训练好的模型，跑测试集表现很好，于是将模型参数持久化保存下来（注意，并非全部模型）。重新加载模型参数，跑测试集，发现结果差异很大，而且重新加载的模型表现非常差。 但是输出两次的模型的参数，比对发现一模一样。 持久化代码：def save_network(network, epoch_label): save_filename = 'net_%s.pth'% ...

安装库 方式1：利用python自带的pip安装或easy_instal安装。 在cmd 直接输入pip install PIL 方式2：下载zip或tar等压缩格式后手动安装。 后缀名改为zip解压,然后把你需要安装的包放在site-packages文件夹中(我的地址在C:\Python34\Lib\site-packages) 方式3：下载exe或msi格式文件。 wind

====转载请注明出处====Python中的@：援引廖雪峰老师对装饰器的解释以及一些自己对装饰器的理解：python中在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。@是装饰器的语法。装饰器是在函数调用之上的修饰，这些修饰仅是当声明一个函数或者方法的时候，才会应用的额外调用。 我们可以用装饰器来增加计时逻辑来检测性能，或者引入日志等等。函数也是一个对象，而且函数对象可以...

报错：Traceback (most recent call last):  File "E:\Anaconda\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 555, in get    inputs = self.queue.get(block=True).get()  File "E:\Anaconda\lib\multip...

转载请注明出处事故描述：      我原先谢了个程序提取.mat文件的数据。以前用没问题，结果今天我准备再提取一次的时候报错如下：Traceback (most recent call last):  File "create_dataset.py", line 123, in &lt;module&gt;    create_dataset(args.mat_file_path)  File "...

tensorflow原先装的是cpu版本的，为了加速运算，把原先cpu版的tensorflow卸载，利用conda从新装了gpu版的tensorflow，安装成功后打开spyder，出现问题：原因：tensorflow-gpu会自动检查他依赖的包是否达到他的要求，所以会更新或者装一些包，就包括numpy，mkl是numpy底层依赖包，所以也被更新了。pip自动安装了numpy1.1.4，原先由于c...

HDF5介绍：HDF 是用于存储和分发科学数据的一种自我描述、多对象文件格式。HDF 是由美国国家超级计算应用中心（NCSA）创建的，以满足不同群体的科学家在不同工程项目领域之需要。HDF 可以表示出科学数据存储和分布的许多必要条件。HDF 被设计为：自述性：对于一个HDF 文件里的每一个数据对象，有关于该数据的综合信息（元数据）。在没有任何外部信息的情况下，HDF 允许应用程序解释HDF文件的结...

对于GPU来说，一定要注意的是，要分别在两个GPU上，或者不同时的在一个GPU上运行train和evaluation的部分，否则限于GPU擅长迭代而不擅长逻辑的特性，会发生OOM（out of memory）...

问题：安装tensorflow-gpu以及cuda和cudnn以后，运行原先cpu版时可行的代码，spyder的控制台报错Kernel died, restarting原因：我尝试通过 python xxx.py的方式运行代码文件，发现报错如下：这里圈起来的这句话意思就是我的cudnn是7.1.02版本的，即大版本号是7.1，而cuda源码是用7.0.03编译的，即大版本号是...

type(None) <class 'NoneType'> “==”是判断的a对象的值是否等于b对象的值，通过value判断 “is”是判断a对象是否是b对象，通过id来判断>>> d = {"a":1}>>> dd = d.copy()>>> d is ddFalse>>> d == ddTrue如何判断某个元素是否为None:l=['a',None,'b']for i in r

在pytorch0.3中做过一些关于张量求梯度的工作，目的是扩展一下pytorch的module，今天升级pytorch0.4，发现原先的代码不可用，报错如下： RuntimeError: cannot resize variables that require grad在pytorch 0.3中，允许对求梯度的变量改变size，改变size后，再次求偏导，梯度置0。实际上这是一个逻辑上的b...

0.4.0 发布说明错误修复：修复多进程下的内存泄漏问题 PR #5585 使用多线程版本 MKL 替代顺序版 MKL ，在 CPU 上带来10%的速度提升 PR #6416 重新添加 Compute Capability 5.0 显卡的支持 新功能：在编译中加入 MAGMA 添加 CUDA 9.1 build 提供 Wheels 包 支持新的cpp拓展 PR #5548 ...

python3.5 的一个pytorch程序中有打印张量的语句，原先代码还可以运行，几天以后忽然报错： UnicodeEncodeError:’gbk’ can’t encode character ‘\u22f1’ in position 211：illegal multibyte sequence解决方法： win_unicode_console.enable()...

引发错误目前看来有两种情况： 1、应该是在损失函数中，模型输出为首个实参，ground_truth为第二个实参，写反了会出现这种情况loss = criterion(output,label) #正确loss = criterion(label,output) #错误2、第二种情况，ground_truth需要与模型的某些参数运算后得到模型需要的标签，然后引发错误：#错误写...

pytorch中好像没有个api让我们直观的看到模型的样子。但是有网友提供了一段代码，可以把模型画出来，对我来说简直就是如有神助啊。话不多说，上代码吧。import torchfrom torch.autograd import Variableimport torch.nn as nnfrom graphviz import Digraphclass CNN(nn.Module)...

线上代码：class ft_net(nn.Module): def __init__(self, class_num ): super(ft_net, self).__init__() model_ft = models.resnet50(pretrained=True) # avg pooling to global poolin...

Tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。 使用pip就可以安装。使用方法一: tqdmtqdm(list)方法可以传入任意一种list,比如数组from tqdm import tqdmfor i in tqdm(range(1000)): #do ...

报错： RuntimeError: An attempt has been made to start a new process before the current process has finished its bootstrapping phase. This probably means that you are not usi...