exec("import models.{} as DEMODEL".format(model))
时间: 2024-06-05 09:11:55 浏览: 5
这段代码的作用是通过字符串插值的方式动态导入名为`model`的模块,并将其命名为`DEMODEL`。具体来说,这个代码会将字符串"models.{model}"中的"{model}"替换为实际传入的`model`变量的值,然后尝试导入这个模块,并将其赋值给`DEMODEL`变量。注意,这个代码的执行可能会受到Python的模块搜索路径和安全限制的影响。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "/home/zrb/anaconda3/envs/open-mmlab/bin/mmskl", line 7, in <module> exec(compile(f.read(), __file__, 'exec')) File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 123, in <module> main() File "/home/zrb/mmskeleton/tools/mmskl", line 117, in main call_obj(**cfg.processor_cfg) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/importer.py", line 24, in call_obj return import_obj(type)(**kwargs) File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/processor/recognition.py", line 38, in test load_checkpoint(model, checkpoint, map_location='cpu') File "/home/zrb/mmskeleton/mmskeleton/utils/checkpoint.py", line 21, in load_checkpoint raise Exception(url_error_message.format(filename)) from e Exception: ================================================== MMSkeleton fail to load checkpoint from url: https://open-mmlab.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/mmskeleton/models/st-gcn/st_gcn.kinetics-6fa43f73.pth Please check your network connection. Or manually download checkpoints according to the instructor: https://github.com/open-mmlab/mmskeleton/blob/master/doc/MODEL_ZOO.md
根据错误信息,MMSkeleton在尝试从URL加载模型检查点时出现了问题。根据错误信息中提供的URL,它无法访问以下地址:
https://open-mmlab.s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/mmskeleton/models/st-gcn/st_gcn.kinetics-6fa43f73.pth
请确保您的网络连接正常,可以尝试在浏览器中打开该URL来验证是否可以正常访问。如果无法访问该URL,可能是由于网络问题或该地址不再可用。
您还可以尝试手动下载检查点文件。根据错误信息提供的链接,您可以访问MMSkeleton的GitHub页面(https://github.com/open-mmlab/mmskeleton/blob/master/doc/MODEL_ZOO.md),查找和下载与您正在使用的模型对应的检查点文件。
下载检查点文件后,您可以将其保存到本地,并在代码中使用本地路径来加载检查点,而不是从URL进行加载。请确保在代码中指定正确的本地路径以及文件名。
希望这些信息能够帮助您解决问题。如果问题仍然存在,请考虑向MMSkeleton的开发者社区寻求帮助,以获取更详细的指导和支持。
pyqt一次输入五张图片,显示五个预测结果
您可以通过以下步骤一次性输入五张图片:
1. 创建一个PyQt窗口,包含五个图片框用于显示预测结果。
2. 创建一个按钮,用于触发预测操作。
3. 在按钮的点击事件中,使用PyQt的文件对话框来选择五张图片文件。
4. 加载每个选择的图片,并将其转换为模型所需的格式。
5. 将每个图像输入模型进行预测,并获取结果。
6. 将每个结果显示在对应的图片框中。
以下是一个简单的代码示例,可以帮助您实现这个功能:
```python
from PyQt5 import QtWidgets, QtGui, QtCore
import tensorflow as tf
import numpy as np
class MyWindow(QtWidgets.QWidget):
def __init__(self):
super().__init__()
# 创建五个图片框
self.labels = [QtWidgets.QLabel(self) for _ in range(5)]
for i, label in enumerate(self.labels):
label.setGeometry(10, 10 + i * 100, 200, 80)
# 创建一个按钮
self.button = QtWidgets.QPushButton('预测', self)
self.button.setGeometry(10, 510, 100, 30)
self.button.clicked.connect(self.predict)
# 加载模型
self.model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
def predict(self):
# 打开文件对话框,选择五张图片
filenames, _ = QtWidgets.QFileDialog.getOpenFileNames(self, '选择图片', '', 'Images (*.png *.jpg *.bmp)')
# 加载并预测每个图像
for i, filename in enumerate(filenames):
pixmap = QtGui.QPixmap(filename)
pixmap = pixmap.scaled(224, 224)
# 将图像转换为模型所需的格式
image = np.array(pixmap.toImage())
image = image.astype('float32') / 255.
image = np.expand_dims(image, axis=0)
# 进行预测
result = self.model.predict(image)
# 将结果显示在对应的图片框中
self.labels[i].setText('预测结果: {}'.format(result.argmax()))
if __name__ == '__main__':
app = QtWidgets.QApplication([])
window = MyWindow()
window.show()
app.exec_()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,您需要根据您的实际需求进行修改和优化。
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