fake_useragent.errors.FakeUserAgentError: Error occurred during getting browser: encode

时间: 2024-02-01 15:03:25 浏览: 177
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UA.rar fake_useragent解决报错文件

这个错误通常是因为fake-useragent库无法获取正确的浏览器信息。你可以尝试以下几个方法来解决这个问题： 1. 确保你的网络连接正常，能够访问fake-useragent的网站。 2. 更新fake-useragent库到最新版本。 3. 尝试使用代理来访问fake-useragent的网站。 4. 如果以上方法都没有解决问题，可以考虑手动指定浏览器信息，例如： ``` from fake_useragent import UserAgent ua = UserAgent(fallback='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3') ``` 在这个例子中，我们手动指定了一个Chrome浏览器的User-Agent信息。你可以根据需要修改这个信息。
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在Python编程中，Fake UserAgent库是一个非常实用的工具，它允许开发者生成逼真的用户代理字符串，以模拟不同浏览器或设备访问网站。这个工具的主要作用是帮助开发人员在进行网络爬虫或者自动化测试时，避免被目标...
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fake_useragent.json

fake_useragent 本地文件，版本为 0.1.11。FakeUserAgentError('Maximum amount of retries reached') 彻底解决办法中，fake_useragent.json 文件需要从 herokuapp 下载。为无法打开 herokuapp 网站的朋友提供下载。

if opt.vis and ii % opt.plot_every == opt.plot_every - 1: ## 可视化 if os.path.exists(opt.debug_file): ipdb.set_trace() fix_fake_imgs = netg(fix_noises) vis.images(fix_fake_imgs.detach().cpu().numpy()[:64] * 0.5 + 0.5, win='fixfake') vis.images(real_img.data.cpu().numpy()[:64] * 0.5 + 0.5, win='real') vis.plot('errord', errord_meter.value()[0]) vis.plot('errorg', errorg_meter.value()[0]) if (epoch + 1) % opt.save_every == 0: # 保存模型、图片 tv.utils.save_image(fix_fake_imgs.data[:64], '%s/%s.png' % (opt.save_path, epoch), normalize=True, value_range=(-1, 1)) t.save(netd.state_dict(), 'checkpoints/netd_%s.pth' % epoch) t.save(netg.state_dict(), 'checkpoints/netg_%s.pth' % epoch) errord_meter.reset() errorg_meter.reset()的含义

这段代码主要是用于可视化和保存模型、图片。如果设置了可视化（opt.vis=True），则在训练过程中每隔opt.plot_every个batch就会将生成器生成的64张固定噪声对应的假图片和真实图片可视化展示出来，同时将判别器的...
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fake_useragent_0.1.11.json.zip

解决fake_useragent提示断网问题
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fake_useragent_0.1.11.json

解决UserAgent库最大请求次数
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json fake_useragent fake_useragent

fake_useragent json缓存 爬虫 fake 消息头

fake_useragent_0.1.11.json下载

使用fake_useragent模块需要先安装该模块，可通过pip install fake_useragent或conda install fake_useragent进行安装。安装完成后，可以通过以下代码段生成随机的浏览器用户代理头： python from fake_...

for i, (x_test, c_test) in enumerate(test_dataloader): _, _, _ = vae(x_test, c_test) real_y = gan(vae.latent) z = torch.rand_like(vae.latent) fake_y = gan(z) gan_real_loss = gan_criterion(real_y, torch.ones_like(real_y)) gan_fake_loss = gan_criterion(fake_y, torch.zeros_like(fake_y)) real_score = 1-gan_real_loss.mean().detach() fake_score = gan_fake_loss.mean().detach() real_score_mean.append(real_score.numpy()) fake_score_mean.append(fake_score.numpy())

之后，使用GAN的损失函数gan_criterion分别计算real_y和fake_y的损失gan_real_loss和gan_fake_loss。接着，通过计算real_y和fake_y的平均值，得到它们对应的真实分数real_score和虚假分数fake_score。最后，将real_...

G_GAN: 2.442 G_L1: 1.550 D_real: 0.174 D_fake: 0.079 什么意思

- D_fake：表示判别器对生成器生成的假图像的判别准确率，值越接近0表示判别器越准确地将假图像判别为假。 这些指标用于衡量GAN模型的训练过程中生成器和判别器的性能。一般来说，目标是使生成器生成的图像更接近...

运行以下Python代码：import torchimport torch.nn as nnimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets, transformsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.autograd import Variableclass Generator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters): super(Generator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.output_dim = output_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters, num_filters*2), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*2, num_filters*4), nn.ReLU(), nn.Linear(num_filters*4, output_dim), nn.Tanh() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass Discriminator(nn.Module): def __init__(self, input_dim, num_filters): super(Discriminator, self).__init__() self.input_dim = input_dim self.num_filters = num_filters self.net = nn.Sequential( nn.Linear(input_dim, num_filters*4), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*4, num_filters*2), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters*2, num_filters), nn.LeakyReLU(0.2), nn.Linear(num_filters, 1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): x = self.net(x) return xclass ConditionalGAN(object): def __init__(self, input_dim, output_dim, num_filters, learning_rate): self.generator = Generator(input_dim, output_dim, num_filters) self.discriminator = Discriminator(input_dim+1, num_filters) self.optimizer_G = optim.Adam(self.generator.parameters(), lr=learning_rate) self.optimizer_D = optim.Adam(self.discriminator.parameters(), lr=learning_rate) def train(self, data_loader, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(data_loader): # Train discriminator with real data real_inputs = Variable(inputs) real_labels = Variable(labels) real_labels = real_labels.view(real_labels.size(0), 1) real_inputs = torch.cat((real_inputs, real_labels), 1) real_outputs = self.discriminator(real_inputs) real_loss = nn.BCELoss()(real_outputs, torch.ones(real_outputs.size())) # Train discriminator with fake data noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0, 10)) fake_labels = fake_labels.view(fake_labels.size(0), 1) fake_inputs = self.generator(torch.cat((noise, fake_labels.float()), 1)) fake_inputs = torch.cat((fake_inputs, fake_labels), 1) fake_outputs = self.discriminator(fake_inputs) fake_loss = nn.BCELoss()(fake_outputs, torch.zeros(fake_outputs.size())) # Backpropagate and update weights for discriminator discriminator_loss = real_loss + fake_loss self.discriminator.zero_grad() discriminator_loss.backward() self.optimizer_D.step() # Train generator noise = Variable(torch.randn(inputs.size(0), self.generator.input_dim)) fake_labels = Variable(torch.LongTensor(inputs.size(0)).random_(0,

这是一个用 PyTorch 实现的条件 GAN，以下是代码的简要解释： 首先引入 PyTorch 相关的库和模块： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, ...

import aiohttp import asyncio from fake_useragent import UserAgent from pyquery import PyQuery as pq import time ua = UserAgent(verify_ssl=False, path='D:/Pycharm/fake_useragent.json') lists = [] start = time.time() def ua_random(): headers = { 'use_agent' : ua.random } return headers async def scrape_text(url): async with aiohttp.ClientSession(headers=ua_random()) as session: async with session.get(url) as response: result = await response.text() await session.close() return result async def scrap_url(html): doc = pq(html) links = doc('.clearfix li a') for link in links.items(): lists.append('https://pic.netbian.com' + link.attr('href')) async def scrap_index(page): url = f'https://pic.netbian.com/4kmeinv/index_{page}.html' html = await scrape_text(url) await scrap_url(html) async def main(): scrap_index_tasks = [asyncio.ensure_future(scrap_index(page)) for page in range(2, 10)] await asyncio.gather(*scrap_index_tasks) print(lists) if __name__ == '__main__': loop = asyncio.get_event_loop() loop.run_until_complete(main()) print('总用时：', time.time()-start)

具体来说，程序使用fake_useragent库生成一个随机的User-Agent头部，然后使用aiohttp库的ClientSession类和get方法请求网页，获取到响应后，使用pyquery库解析网页内容，获取所有图片链接，并将链接拼接成完整的URL...

def train_step(real_ecg, dim): noise = tf.random.normal(dim) for i in range(disc_steps): with tf.GradientTape() as disc_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) real_output = discriminator(real_ecg, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) disc_loss = discriminator_loss(real_output, fake_output) gradients_of_discriminator = disc_tape.gradient(disc_loss, discriminator.trainable_variables) discriminator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_discriminator, discriminator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### disc_losses.update_state(disc_loss) fake_disc_accuracy.update_state(tf.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update_state(tf.ones_like(real_output), real_output) ####################### with tf.GradientTape() as gen_tape: generated_ecg = generator(noise, training=True) fake_output = discriminator(generated_ecg, training=True) gen_loss = generator_loss(fake_output) gradients_of_generator = gen_tape.gradient(gen_loss, generator.trainable_variables) generator_optimizer.apply_gradients(zip(gradients_of_generator, generator.trainable_variables)) ### for tensorboard ### gen_losses.update_state(gen_loss) ####################### def train(dataset, epochs, dim): for epoch in tqdm(range(epochs)): for batch in dataset: train_step(batch, dim) disc_losses_list.append(disc_losses.result().numpy()) gen_losses_list.append(gen_losses.result().numpy()) fake_disc_accuracy_list.append(fake_disc_accuracy.result().numpy()) real_disc_accuracy_list.append(real_disc_accuracy.result().numpy()) ### for tensorboard ### # with disc_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', disc_losses.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('fake_accuracy', fake_disc_accuracy.result(), step=epoch) # tf.summary.scalar('real_accuracy', real_disc_accuracy.result(), step=epoch) # with gen_summary_writer.as_default(): # tf.summary.scalar('loss', gen_losses.result(), step=epoch) disc_losses.reset_states() gen_losses.reset_states() fake_disc_accuracy.reset_states() real_disc_accuracy.reset_states() ####################### # Save the model every 5 epochs # if (epoch + 1) % 5 == 0: # generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False) # checkpoint.save(file_prefix = checkpoint_prefix) # Generate after the final epoch display.clear_output(wait=True) generate_and_save_ecg(generator, epochs, seed, False)

fake_disc_accuracy.update(torch.zeros_like(fake_output), fake_output) real_disc_accuracy.update(torch.ones_like(real_output), real_output) ####################### for i in range(gen_steps): ...

fix_fake_imgs = netg(fix_noises) for epoch in iter(epochs): for ii, (img, _) in tqdm.tqdm(enumerate(dataloader)): real_img = img.to(device) if ii % opt.d_every == 0: # 训练判别器 optimizer_d.zero_grad() ## 尽可能的把真图片判别为正确 output = netd(real_img) error_d_real = criterion(output, true_labels) error_d_real.backward() ## 尽可能把假图片判别为错误 noises.data.copy_(t.randn(opt.batch_size, opt.nz, 1, 1)) fake_img = netg(noises).detach() # 根据噪声生成假图 output = netd(fake_img) error_d_fake = criterion(output, fake_labels) error_d_fake.backward() optimizer_d.step() error_d = error_d_fake + error_d_real errord_meter.add(error_d.item())的含义

这段代码是一个训练GAN（生成对抗网络）的代码，其中包含了判别器的训练过程。GAN包含两个网络：生成...其中，true_labels和fake_labels是真实图片和假图片的标签，criterion是损失函数，optimizer_d是判别器的优化器。
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