优化程序image_aug = seq_det.augment_images([img])[0] path = os.path.join(AUG_IMG_DIR, str(str(name[:-4]) + '_' + str(epoch)) + '.jpg') image_auged = bbs.draw_on_image(image_aug, size=0) Image.fromarray(image_auged).convert('RGB').save(path) # 存储变化后的XML change_xml_list_annotation(XML_DIR, name[:-4], new_bndbox_list, AUG_XML_DIR, str(name[:-4]) + '_' + str(epoch)),运行后提示gbk' codec can't decode byte 0xae in position 100: illegal multibyte sequence
时间: 2024-02-14 15:29:35 浏览: 28
这个错误提示是因为在打开文件时使用了编码方式(通常是GBK),致在读取文件时遇到了无法解码的字节序列。为了解决这个问题,你可以尝试指定文件的编码方式来打开文件。例如,如果你知道文件是使用UTF-8编码的,可以使用以下代码来打开文件:
```python
og_xml = open(os.path.join(XML_DIR, name), encoding='utf-8')
```
这样就会使用UTF-8编码来打开文件,避免了'gbk'编码无法解码的问题。根据你的实际情况,可能需要根据文件的实际编码方式来进行调整。
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class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子,十个单词,一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码
这段代码是一个简单的使用 PyTorch 实现的 LSTM 模型。下面是将其转化为 Python 代码的版本:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, seq_length):
super(Net, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.batch_size = batch_size
self.seq_length = seq_length
self.num_directions = 1 # 单向LSTM
# LSTM层
self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True)
# 全连接层
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
# x.shape=(10,3,100),三个句子,十个单词,一百维的向量
# out.shape=(10,3,20),h/c.shape=(4,b,20)
batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1]
h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size)
pred = self.fc(output) # (5, 30, 1)
pred = pred[:, -1, :] # (5, 1)
return pred
```
AdcRegs.ADCTRL2.bit.EVB_SOC_SEQ = 0; AdcRegs.ADCTRL2.bit.RST_SEQ1 = 1; AdcRegs.ADCTRL2.bit.INT_ENA_SEQ1 = 1; //enable seq1 interrupt AdcRegs.ADCTRL2.bit.INT_MOD_SEQ1 = 0; AdcRegs.ADCTRL2.bit.EVA_SOC_SEQ1 = 1; AdcRegs.ADCTRL2.bit.EXT_SOC_SEQ1 = 0;
这一段代码同样是针对 Texas Instruments 公司的 TMS320F28335 DSP 芯片的,它的作用是配置 ADC 模块的 SEQ1(序列1)为中断采样模式,并使能中断。具体来说,这些代码的作用分别如下:
- `AdcRegs.ADCTRL2.bit.EVB_SOC_SEQ = 0;` 设置 ADC 模块的采样控制方式为软件触发方式。
- `AdcRegs.ADCTRL2.bit.RST_SEQ1 = 1;` 复位 SEQ1,以确保它处于空闲状态。
- `AdcRegs.ADCTRL2.bit.INT_ENA_SEQ1 = 1;` 使能 SEQ1 的中断功能。
- `AdcRegs.ADCTRL2.bit.INT_MOD_SEQ1 = 0;` 配置 SEQ1 的中断模式为结束中断模式,即当 SEQ1 的采样过程完成后才触发中断。
- `AdcRegs.ADCTRL2.bit.EVA_SOC_SEQ1 = 1;` 启动 SEQ1 的采样过程。
- `AdcRegs.ADCTRL2.bit.EXT_SOC_SEQ1 = 0;` 禁用 SEQ1 的外部触发功能。
因此,这段代码的作用是配置 ADC 模块的 SEQ1 为软件触发方式的中断采样模式,并在 SEQ1 采样完成后触发中断。同时,这段代码还启动了 SEQ1 的采样过程。