PS E:\研0\object-detection> python train_baseline.py --data_path /data/DelftBikes/ --train_json train_annotations.json Traceback (most recent call last): File "train_baseline.py", line 30, in <module> import torch File "E:\python3.8.5\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 675, in <module> from ._tensor import Tensor File "E:\python3.8.5\lib\site-packages\torch\_tensor.py", line 12, in <module> import torch.utils.hooks as hooks ModuleNotFoundError: No module named 'torch.utils'安装了pytorch怎么还是这样

时间: 2023-09-11 22:08:49 浏览: 131
这个错误表明您的代码中导入了 `torch.utils` 模块，但是您的环境中缺少了这个模块。这可能是因为您的 PyTorch 安装不完整或者没有正确安装。 请确保您已经正确安装了 PyTorch，并且版本与您的代码兼容。您可以通过运行以下命令来检查 PyTorch 是否已正确安装： ``` import torch print(torch.__version__) ``` 如果您尚未安装 PyTorch，可以使用以下命令安装最新版本： ``` pip install torch torchvision ``` 如果您已经安装了 PyTorch，但仍然遇到问题，请尝试重新安装或更新 PyTorch 版本，或者检查您的环境变量和路径设置是否正确。
相关问题

发生异常: PermissionError [Errno 13] Permission denied: '/home/chao/suctionnet-baseline/models/log_train.txt' File "/home/chao/suctionnet-baseline/neural_network/train.py", line 67, in <module> LOG_FOUT = open(os.path.join(LOG_DIR, 'log_train.txt'), 'a') PermissionError: [Errno 13] Permission denied: '/home/chao/suctionnet-baseline/models/log_train.txt'

这个异常是因为程序试图在指定的路径下创建一个名为 log_train.txt 的文件，但是没有足够的权限进行操作。可能有以下几种原因导致这个错误： 1. 您没有足够的权限在该路径下创建文件。您可以使用 chmod 命令更改文件夹或文件的权限。 2. 另一个进程已经占用了该文件，导致您无法对其进行操作。您可以通过关闭其他进程或者重启计算机来解决该问题。 3. 您指定的路径不存在。您需要检查路径是否正确。 您需要根据具体情况进一步排查错误。

rank_zero_warn( Traceback (most recent call last): File "/root/VLTVG/workspace/github/baseline-v0/pl_train.py", line 1033, in <module> main() File "/root/VLTVG/workspace/github/baseline-v0/pl_train.py", line 167, in main dump_to_lite = Lite(strategy=DDPStrategy(find_unused_parameters=True), devices=args.num_gpus, accelerator="gpu", precision=args.prefix_precision) File "/root/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/lightning/fabric/fabric.py", line 91, in __init__ self._connector = _Connector( File "/root/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/lightning/fabric/connector.py", line 147, in __init__ self._accelerator_flag = self._choose_gpu_accelerator_backend() File "/root/anaconda3/envs/py39/lib/python3.9/site-packages/lightning/fabric/connector.py", line 329, in _choose_gpu_accelerator_backend raise RuntimeError("No supported gpu backend found!") RuntimeError: No supported gpu backend found!

这是一个 Python 代码中的错误，具体来说是在 PyTorch Lightning 框架中的训练脚本中出现了问题。根据错误提示信息，看起来是没有找到支持 GPU 的后端，导致程序无法在 GPU 上运行。建议检查你的 GPU 驱动是否正确安装，以及 PyTorch 和 PyTorch Lightning 是否与你的 GPU 驱动版本兼容。
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解释一下下面这个代码export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 cd src # train python main.py \ ddd \ --exp_id centerfusion \ --shuffle_train \ --train_split mini_train \ --val_split mini_val \ --val_intervals 1 \ --run_dataset_eval \ --nuscenes_att \ --velocity \ --batch_size 24 \ --lr 2.5e-4 \ --num_epochs 60 \ --lr_step 50 \ --save_point 20,40,50 \ --gpus 0 \ --not_rand_crop \ --flip 0.5 \ --shift 0.1 \ --pointcloud \ --radar_sweeps 3 \ --pc_z_offset 0.0 \ --pillar_dims 1.0,0.2,0.2 \ --max_pc_dist 60.0 \ --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth \ # --freeze_backbone \ # --resume \ cd ..

- python main.py：运行main.py文件，即训练脚本。 - ddd：指定使用的模型是DDDNet。 - --exp_id centerfusion：设置训练实验的名称为centerfusion。 - --shuffle_train：在每个epoch开始前，打乱训练集的样本顺序。...
py

run_cmrc2018_drcd_baseline.py

run_cmrc2018_drcd_baseline.py
rar

CASIA_B_Multi-View_Gait_Baseline.rar_CASIA B_CASIA_B_casia_步态识别_

网上载入步态识别源码，基于步态能量图,效果挺好。
zip

一个微小的，友好的，强大的火炬实现人员重新识别基线的工具。 教程:backhand_index_pointing_right:https：//github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch/tree/master/tutorial-Python开发

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python demo.py --cfg ./configs/pedes_baseline/pa100k.yaml --test_img ./test_imgs什么意思

这是一个使用 Python 编写的命令行程序，通过运行 demo.py 文件来执行程序。该程序需要指定一些参数，包括配置文件路径和测试图片路径等。 具体来说，--cfg 表示配置文件路径，后面的 ./configs/pedes_baseline/...

error: Command "x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -g -fwrapv -O2 -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -I/usr/lib/python3/dist-packages/numpy/core/include -Ibuild/src.linux-x86_64-3.9/numpy/distutils/include -I/usr/include/python3.9 -c skimage/_shared/transform.c -o build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o -MMD -MF build/temp.linux-x86_64-3.9/skimage/_shared/transform.o.d -msse -msse2 -msse3" failed with exit status 1 ########### EXT COMPILER OPTIMIZATION ########### Platform : Architecture: x64 Compiler : gcc CPU baseline : Requested : 'min' Enabled : SSE SSE2 SSE3 Flags : -msse -msse2 -msse3 Extra checks: none CPU dispatch : Requested : 'max -xop -fma4' Enabled : SSSE3 SSE41 POPCNT SSE42 AVX F16C FMA3 AVX2 AVX512F AVX512CD AVX512_KNL AVX512_KNM AVX512_SKX AVX512_CLX AVX512_CNL AVX512_ICL Generated : none CCompilerOpt.cache_flush[809] : write cache to path -> /tmp/pip-install-vds_g0pc/scikit-image_ce84e6b3faf149029da8bbdd92daa66d/build/temp.linux-x86_64-3.9/ccompiler_opt_cache_ext.py [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: legacy-install-failure × Encountered error while trying to install package. ╰─> scikit-image note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for output from the failure.、

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<gazebo reference="camera_link3"> <sensor type="depth" name="camera3"> <cameraName>camera3</cameraName> <alwaysOn>true</alwaysOn> <updateRate>10</updateRate> <imageTopicName>rgb/image_raw</imageTopicName> <depthImageTopicName>depth/image_raw</depthImageTopicName> depth/points <cameraInfoTopicName>rgb/camera_info</cameraInfoTopicName> <depthImageCameraInfoTopicName>depth/camera_info</depthImageCameraInfoTopicName> <frameName>camera_link_optical</frameName> <baseline>0.1</baseline> <distortion_k1>0.0</distortion_k1> <distortion_k2>0.0</distortion_k2> <distortion_k3>0.0</distortion_k3> <distortion_t1>0.0</distortion_t1> <distortion_t2>0.0</distortion_t2> 0.4 </sensor> </gazebo>

其中，<sensor> 标签指定了深度相机的类型为 depth，并且设置了一些参数，例如更新速率、是否始终开启、是否可视化等等。<plugin> 标签则指定了使用的插件为 libgazebo_ros_openni_kinect.so，并且设置了该...

import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

其中使用了 argparse 库来设置超参数，使用了 tf.data.Dataset 来进行数据处理和加载，使用了 tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint 来保存模型的训练结果。同时还使用了 matplotlib.pyplot 库来绘制训练和验证的 MSE...

解释import tensorflow as tf from im_dataset import train_image, train_label, test_image, test_label from AlexNet8 import AlexNet8 from baseline import baseline from InceptionNet import Inception10 from Resnet18 import ResNet18 import os import matplotlib.pyplot as plt import argparse import numpy as np parse = argparse.ArgumentParser(description="CVAE model for generation of metamaterial") hyperparameter_set = parse.add_argument_group(title='HyperParameter Setting') dim_set = parse.add_argument_group(title='Dim setting') hyperparameter_set.add_argument("--num_epochs",type=int,default=200,help="Number of train epochs") hyperparameter_set.add_argument("--learning_rate",type=float,default=4e-3,help="learning rate") hyperparameter_set.add_argument("--image_size",type=int,default=16*16,help="vector size of image") hyperparameter_set.add_argument("--batch_size",type=int,default=16,help="batch size of database") dim_set.add_argument("--z_dim",type=int,default=20,help="dim of latent variable") dim_set.add_argument("--feature_dim",type=int,default=32,help="dim of feature vector") dim_set.add_argument("--phase_curve_dim",type=int,default=41,help="dim of phase curve vector") dim_set.add_argument("--image_dim",type=int,default=16,help="image size: [image_dim,image_dim,1]") args = parse.parse_args() def preprocess(x, y): x = tf.io.read_file(x) x = tf.image.decode_png(x, channels=1) x = tf.cast(x,dtype=tf.float32) /255. x1 = tf.concat([x, x], 0) x2 = tf.concat([x1, x1], 1) x = x - 0.5 y = tf.convert_to_tensor(y) y = tf.cast(y,dtype=tf.float32) return x2, y train_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((train_image, train_label)) train_db = train_db.shuffle(100).map(preprocess).batch(args.batch_size) test_db = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((test_image, test_label)) test_db = test_db.map(preprocess).batch(args.batch_size) model = ResNet18([2, 2, 2, 2]) model.build(input_shape=(args.batch_size, 32, 32, 1)) model.compile(optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(lr = 1e-3), loss = tf.keras.losses.MSE, metrics = ['MSE']) checkpoint_save_path = "./checkpoint/InceptionNet_im_3/checkpoint.ckpt" if os.path.exists(checkpoint_save_path+'.index'): print('------------------load the model---------------------') model.load_weights(checkpoint_save_path) cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True) history = model.fit(train_db, epochs=500, validation_data=test_db, validation_freq=1, callbacks=[cp_callback]) model.summary() acc = history.history['loss'] val_acc = history.history['val_loss'] plt.plot(acc, label='Training MSE') plt.plot(val_acc, label='Validation MSE') plt.title('Training and Validation MSE') plt.legend() plt.show()

具体来说，它的输入数据是 train_image 和 train_label，输出结果是对 test_image 进行分类的预测结果。在训练过程中，它使用了 Adam 优化器和均方误差损失函数，并且使用了 ModelCheckpoint 回调函数来保存最佳的...

python main.py --model EDSR --scale 2 --patch_size 96 --save edsr_baseline_x2 --reset

python main.py --model EDSR --scale 2 --patch_size 96 --save edsr_baseline_x2 --reset 这个命令将使用EDSR模型，将图像的尺度放大2倍，使用96x96的图像块进行训练，并将结果保存在名为"edsr_baseline_x2"的...

逐条注释 getenforce setenforce 0 cp /usr/lib/systemd/system/sshd.service /usr/lib/systemd/system/sshd.old.service sed -i -e 's/^Type=.*/Type=simple/g' -e '/ExecStart=/{s/\/usr\/sbin\/sshd/\/usr\/local\/sbin\/sshd/g}' /usr/lib/systemd/system/sshd.service sed -i "s/GSSAPIAuthentication/#GSSAPIAuthentication/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/GSSAPICleanupCredentials/#GSSAPICleanupCredentials/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#PermitRootLogin yes/PermitRootLogin yes/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#UsePAM yes/UsePAM yes/" /etc/ssh/sshd_config chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_rsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ecdsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ed25519_key mv /usr/local/sbin/sshd /usr/local/sbin/sshd.old202211 mv /lib64/libcrypto.so.1.1 /lib64/libcrypto.so.1.1.old202211 mv /srv/libcrypto.so.1.1 /lib64/ mv /srv/sshd /usr/local/sbin/ chmod 755 /usr/local/sbin/sshd chmod 755 /lib64/libcrypto.so.1.1 systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service source /etc/profile sshd -V useradd secure echo 'Ofm#6%3%fm0IWH'|passwd --stdin secure echo "secure ALL=(ALL) ALL" >> /etc/sudoers sed -i "s/PermitRootLogin yes/PermitRootLogin no/" /etc/ssh/sshd_config service sshd restart systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service sed -i "s/secure ALL=(ALL) ALL/secure ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL/" /etc/sudoers chage -M 99999 secure sleep 2 useradd aqassoc echo 'dAxgDt^7LT' | passwd --stdin aqassoc mkdir /batshell chown -R aqassoc:aqassoc /batshell echo 'aqassoc ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL,!/bin/su,!/sbin/init,!/sbin/shutdown,!/sbin/halt,!/sbin/reboot,!/usr/sbin/visudo,!/usr/bin/passwd' >> /etc/sudoers sh /srv/script.sh sleep 2 tar -xvf /srv/ssl-1.1.1o* -C /srv/ mv /usr/bin/openssl /usr/bin/openssl.old mv /usr/include/openssl /usr/include/openssl.old cp /etc/ld.so.conf /etc/ld.so.conf.old ln -s /srv/ssl-1.1.1o/bin/openssl /usr/bin/openssl ln -s /srv/ssl-1.1.1o/include/openssl /usr/include/openssl srvlib=cat /etc/ld.so.conf | grep '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' | wc -l if [ $srvlib -eq 0 ];then sed -i 's/\/srv/#\/srv/'g /etc/ld.so.conf echo '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' >> /etc/ld.so.conf else echo 'ssl-1.1.1n is ok!' fi ldconfig -v |grep ssl openssl version rm -rf /srv/root_password.sh rm -rf /srv/ssl-1.1.1o_7.tar.gz curl --connect-timeout 10 -# http://133.64.86.246/iso/shell/initialization.sh -o /tmp/initialization.sh # 只有两个参数 dcn/dmz netbond/netskip baseline/baseskip sh /tmp/initialization.sh dcn netbond/netskip baseline/baseskip

sed -i -e 's/^Type=.*/Type=simple/g' -e '/ExecStart=/{s/\/usr\/sbin\/sshd/\/usr\/local\/sbin\/sshd/g}' /usr/lib/systemd/system/sshd.service 修改sshd.service文件中的Type和ExecStart路径。 sed -...

用python2将下面的shell实现 getenforce#查看SELinux 安全机制 setenforce 0#将 SELinux 的执行模式从强制模式（Enforcing）切换为宽松模式（Permissive） cp /usr/lib/systemd/system/sshd.service /usr/lib/systemd/system/sshd.old.service sed -i -e 's/^Type=.*/Type=simple/g' -e '/ExecStart=/{s/\/usr\/sbin\/sshd/\/usr\/local\/sbin\/sshd/g}' /usr/lib/systemd/system/sshd.service#将文件中以"Type="开头的行替换为"Type=simple"；包含"ExecStart="的行中，将"/usr/sbin/sshd"替换为"/usr/local/sbin/sshd" sed -i "s/GSSAPIAuthentication/#GSSAPIAuthentication/" /etc/ssh/sshd_config#将/etc/ssh/sshd_config文件中的"GSSAPIAuthentication"替换为"#GSSAPIAuthentication" sed -i "s/GSSAPICleanupCredentials/#GSSAPICleanupCredentials/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#PermitRootLogin yes/PermitRootLogin yes/" /etc/ssh/sshd_config sed -i "s/#UsePAM yes/UsePAM yes/" /etc/ssh/sshd_config chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_rsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ecdsa_key chmod 600 /etc/ssh/ssh_host_ed25519_key mv /usr/local/sbin/sshd /usr/local/sbin/sshd.old202211 mv /lib64/libcrypto.so.1.1 /lib64/libcrypto.so.1.1.old202211 mv /srv/libcrypto.so.1.1 /lib64/ mv /srv/sshd /usr/local/sbin/ chmod 755 /usr/local/sbin/sshd chmod 755 /lib64/libcrypto.so.1.1 systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service source /etc/profile sshd -V useradd secure echo 'Ofm#6%3%fm0IWH'|passwd --stdin secure echo "secure ALL=(ALL) ALL" >> /etc/sudoers sed -i "s/PermitRootLogin yes/PermitRootLogin no/" /etc/ssh/sshd_config service sshd restart systemctl daemon-reload systemctl restart sshd.service sed -i "s/secure ALL=(ALL) ALL/secure ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL/" /etc/sudoers chage -M 99999 secure sleep 2 useradd aqassoc echo 'dAxgDt^7LT' | passwd --stdin aqassoc mkdir /batshell chown -R aqassoc:aqassoc /batshell echo 'aqassoc ALL=(ALL) NOPASSWD:ALL,!/bin/su,!/sbin/init,!/sbin/shutdown,!/sbin/halt,!/sbin/reboot,!/usr/sbin/visudo,!/usr/bin/passwd' >> /etc/sudoers sh /srv/script.sh sleep 2 tar -xvf /srv/ssl-1.1.1o* -C /srv/ mv /usr/bin/openssl /usr/bin/openssl.old mv /usr/include/openssl /usr/include/openssl.old cp /etc/ld.so.conf /etc/ld.so.conf.old ln -s /srv/ssl-1.1.1o/bin/openssl /usr/bin/openssl ln -s /srv/ssl-1.1.1o/include/openssl /usr/include/openssl srvlib=cat /etc/ld.so.conf | grep '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' | wc -l if [ $srvlib -eq 0 ];then sed -i 's/\/srv/#\/srv/'g /etc/ld.so.conf echo '/srv/ssl-1.1.1o/lib/' >> /etc/ld.so.conf else echo 'ssl-1.1.1n is ok!' fi ldconfig -v |grep ssl openssl version rm -rf /srv/root_password.sh rm -rf /srv/ssl-1.1.1o_7.tar.gz curl --connect-timeout 10 -# http://133.64.86.246/iso/shell/initialization.sh -o /tmp/initialization.sh # 只有两个参数 dcn/dmz netbond/netskip baseline/baseskip sh /tmp/initialization.sh dcn netbond/netskip baseline/baseskip

if int(srvlib) == 0: subprocess.call(['sed', '-i', "s/\/srv/#\/srv/g", "/etc/ld.so.conf"]) subprocess.call(['echo', "'/srv/ssl-1.1.1o/lib/' >> /etc/ld.so.conf"]) else: print('ssl-1.1.1n is ok!') ...

介绍一下这段代码的Depthwise卷积层def get_data4EEGNet(kernels, chans, samples): K.set_image_data_format('channels_last') data_path = '/Users/Administrator/Desktop/project 5-5-1/' raw_fname = data_path + 'concatenated.fif' event_fname = data_path + 'concatenated.fif' tmin, tmax = -0.5, 0.5 #event_id = dict(aud_l=769, aud_r=770, foot=771, tongue=772) raw = io.Raw(raw_fname, preload=True, verbose=False) raw.filter(2, None, method='iir') events, event_id = mne.events_from_annotations(raw, event_id={'769': 1, '770': 2,'770': 3, '771': 4}) #raw.info['bads'] = ['MEG 2443'] picks = mne.pick_types(raw.info, meg=False, eeg=True, stim=False, eog=False) epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id, tmin, tmax, proj=False, picks=picks, baseline=None, preload=True, verbose=False) labels = epochs.events[:, -1] print(len(labels)) print(len(epochs)) #epochs.plot(block=True) X = epochs.get_data() * 250 y = labels X_train = X[0:144,] Y_train = y[0:144] X_validate = X[144:216, ] Y_validate = y[144:216] X_test = X[216:, ] Y_test = y[216:] Y_train = np_utils.to_categorical(Y_train - 1) Y_validate = np_utils.to_categorical(Y_validate - 1) Y_test = np_utils.to_categorical(Y_test - 1) X_train = X_train.reshape(X_train.shape[0], chans, samples, kernels) X_validate = X_validate.reshape(X_validate.shape[0], chans, samples, kernels) X_test = X_test.reshape(X_test.shape[0], chans, samples, kernels) return X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test kernels, chans, samples = 1, 3, 251 X_train, X_validate, X_test, Y_train, Y_validate, Y_test = get_data4EEGNet(kernels, chans, samples) model = EEGNet(nb_classes=3, Chans=chans, Samples=samples, dropoutRate=0.5, kernLength=32, F1=8, D=2, F2=16, dropoutType='Dropout') model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath='/Users/XXX/baseline.h5', verbose=1, save_best_only=True) class_weights = {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 1} fittedModel = model.fit(X_train, Y_train, batch_size=2, epochs=100, verbose=2, validation_data=(X_validate, Y_validate), callbacks=[checkpointer], class_weight=class_weights) probs = model.predict(X_test) preds = probs.argmax(axis=-1) acc = np.mean(preds == Y_test.argmax(axis=-1)) print("Classification accuracy: %f " % (acc))

这段代码是用于对EEG数据进行分类的。首先，它读取了一个数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集。然后，它使用EEGNet模型对数据进行训练和验证，并输出分类准确率。其中，EEGNet模型是一种针对EEG数据设计的...

ffmpeg_g -re -i /home/tsdl/Downloads/FPV_2021-0-1_12-37-23.h264 -vcodec libx264 -profile:v baseline -r 25 -g 50 -f rtc "http://192.168.114.34:1985/rtc/v1/whip/?app=live&stream=livestream"转化成C语言代码

if ((ret = avcodec_parameters_to_context(in_codec_ctx, in_stream->codecpar)) < 0) { fprintf(stderr, "Failed to copy codec parameters to codec context\n"); goto end; } // 打开输出URL const char ...
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STAMPS软件在PS-InSAR中的应用指南

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全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统（GIS）是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中，矢量数据是一种常见的数据格式，它可以精确表示现实世界中的各种空间特征，包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件，这些图层是以shapefile（shp）格式存在的，是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成，包括主文件（.shp）、索引文件（.shx）、属性表文件（.dbf）等。每个文件都存储着不同的信息，例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置，.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件（.lyr），这是一个特殊的文件格式，它用于保存图层的样式和属性设置，便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息，如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr，这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示，包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征，有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是，河流按照流量、流域面积或长度等特征，可以被划分为不同的等级，如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准，反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流；而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之，这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据，研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布，为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时，这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域，以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化：减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展，模型的规模和复杂度日益增加，这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生，旨在减少模型大小和计算资源消耗，同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API，因其易用性和灵活性，在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用，为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
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点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点： 一、点云基础知识 1. 点云定义：点云是由点的集合构成的数据集，这些点表示物体表面的空间位置信息，通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性：点云数据通常具有稠密性和不规则性，每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用：广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义：二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程，即黑白两色表示。在点云数据中，二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的：简化数据处理，便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法：点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法：通过设定一个密度阈值，将高于该阈值的点分类为前景，低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法：根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化，距离小于某个值的点为前景，大于的为背景。 3. 混合方法：结合密度、距离或其他特征，通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集：使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理：包括去噪、归一化、数据对齐等步骤，为二值化处理做准备。 3. 二值化：应用上述方法，对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证：采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析：通过比较二值化前后点云数据的差异，分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式：文件可能以常见的点云格式存储，如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容：包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性：根据实际应用场景，测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件：如CloudCompare、PCL（Point Cloud Library）、MATLAB等。 2. 二值化算法实现：可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标：用于衡量二值化效果的指标，例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶：在自动驾驶领域，点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建：在三维建模中，二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测：在工业检测中，二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述，点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程，对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。