/deep/报错 v-deep无效

当使用/deep/语法出现报错并且修改成::v-deep后样式未渲染出来时，可能是因为/deep/语法被废弃了。在Vue 2.6版本之后，推荐使用::v-deep或者>>>来替代/deep/。如果修改成::v-deep后仍然没有渲染出来，可以尝试以下解决方案：
1. 确保你的Vue版本是2.6或者更高版本。低于2.6版本的Vue不支持::v-deep语法。
2. 确保你的样式选择器使用了::v-deep或者>>>。例如，原来的/deep/ .class可以修改成::v-deep .class或者 .class>>>。
3. 检查你的样式是否正确引入到了组件中。确保样式文件被正确加载。
4. 尝试重新启动项目或者清除缓存，有时候修改样式后需要重新编译才能生效。

相关问题

/deep/ scss

在Vue中，/deep/是深度作用选择器的简写形式，用于对子组件中的样式进行选择。它在Vue2.x版本中可用，但在Vue3.x版本中会报错。/deep/可以应用于CSS，但不支持CSS预加载器（如less或scss）。

举例来说，如果你想在scoped的scss样式中修改子组件的样式，你可以使用/deep/来实现。比如，你可以这样写/scoped/:

<style scoped lang="scss">
/deep/ .position-el-steps {
  /deep/ .el-step.is-vertical {
    /deep/ .el-step__description {
      margin-top: -20px;
    }
  }
}
</style>

这样就能够选择到子组件中的相应元素，并对其应用样式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [scss中使用/deep/深度选择器报错的解决办法](https://blog.csdn.net/weixin_44900104/article/details/126164236)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [【脸脸酱】css /deep/ 深度选择器的用法（在scoped文件修改外部组件样式）](https://blog.csdn.net/qq_42557882/article/details/106871329)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [解决vue scoped scss 无效的问题](https://download.csdn.net/download/weixin_38706603/13126415)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

matlab使用deep network designer搭建网络，将搭建好的网络（没有在deep network designer导入数据进行训练）导出到工作区并保存，导入保存的网络（.mat格式）后，使用“net = trainNetwork(lowLightDatastore, layers, options);”训练网络，显示“错误使用 trainNetwork ，无效的训练数据，ImageDatastore 没有标签”；使用“net = trainNetwork(lowLightDatastore, normalDatastore, net, options, ... 'ExecutionEnvironment', 'gpu', 'LossFcn', lossFcn);”训练，显示“错误使用 trainNetwork ，输入参数太多”，怎么改，实现低照度图像增强

根据您的描述，您使用的是ImageDatastore作为训练数据，但是ImageDatastore是没有标签的。因此，在使用trainNetwork时会报错。在训练深度学习网络时，需要同时提供图像数据和标签数据，以便网络能够学习到正确的映射关系。

为了解决这个问题，您可以将ImageDatastore转换为一个带有标签的数据集。具体地，您可以使用ImageDatastore的 'ReadFcn' 属性将图像和标签打包为一个单一的返回 cell 数组的函数。然后，您可以使用imds.transform()函数将ImageDatastore转换为具有标签的图像数据存储集合，最后将其用于训练网络。

例如，假设您的图像和标签存储在ImageDatastore对象中，您可以使用以下代码将其转换为具有标签的图像数据存储集合：

imds = imageDatastore('path_to_images');
imds.Labels = categorical(labels); % labels是标签数据

imds.ReadFcn = @(filename)readAndPreprocessImage(filename); % 读取并预处理图像

imds = imds.transform(@(data) ({data{1}, categorical(data{2})})); % 转换为具有标签的图像数据存储集合

然后，您可以使用上述代码中转换后的数据集合来训练您的网络：

net = trainNetwork(imds, layers, options);

如果您仍然遇到输入参数过多的错误，可以检查一下trainNetwork函数的参数是否正确，或者将所有参数都放在一个结构体中传递，例如：

trainOptions = trainingOptions('sgdm', ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'Plots', 'training-progress');

net = trainNetwork(imds, layers, trainOptions);

最后，建议您在训练网络之前先对数据进行预处理，例如将图像缩放到相同的大小、进行归一化等。这将有助于网络更快地收敛并提高训练效果。