FileNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[19], line 1 ----> 1 with open(pklName, "rb") as fn: 2 wholeData = pickle.load(fn) 3 print(wholeData.keys()) File ~\.conda\envs\PyTorch\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py:284, in _modified_open(file, *args, **kwargs) 277 if file in {0, 1, 2}: 278 raise ValueError( 279 f"IPython won't let you open fd={file} by default " 280 "as it is likely to crash IPython. If you know what you are doing, " 281 "you can use builtins' open." 282 ) --> 284 return io_open(file, *args, **kwargs) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './feats\\res18sc.pkl'

您遇到的错误是 FileNotFoundError，它表示找不到指定的文件或目录。根据您提供的代码和错误信息，问题出现在尝试以二进制模式打开名为 "res18sc.pkl" 的文件时。

请确保文件 "res18sc.pkl" 存在并位于当前工作目录中。您可以使用以下代码确认当前工作目录：

import os
print(os.getcwd())

如果文件不存在或不在当前工作目录中，您需要提供正确的文件路径来打开文件。您可以使用绝对路径或相对路径。如果文件位于与脚本相同的目录中，您可以使用以下代码打开文件：

import os
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
pkl_path = os.path.join(current_dir, "res18sc.pkl")

with open(pkl_path, "rb") as fn:
    wholeData = pickle.load(fn)
print(wholeData.keys())

请确保将正确的文件路径替换为 "res18sc.pkl" 的实际路径。

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代码报错--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-35-480e4084491e> in <cell line: 13>() 12 graph = tf.Graph() 13 with graph.as_default(): ---> 14 od_graph_def = tf.GraphDef() 15 with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid: 16 serialized_graph = fid.read() AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'GraphDef'

这个错误是因为TensorFlow的版本更新导致的。在最新版本的TensorFlow中，`tf.GraphDef()`已被移除。

为了解决这个问题，你可以尝试使用`tf.compat.v1`模块来替代`tf`模块。下面是修改后的代码：

import cv2
import numpy as np
import urllib.request
import tensorflow.compat.v1 as tf

# 下载DeepLabv3+模型权重文件
model_url = "http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug_2018_01_29.tar.gz"
tar_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug.tar.gz"
urllib.request.urlretrieve(model_url, tar_filename)

# 解压缩
with tarfile.open(tar_filename, "r:gz") as tar:
    tar.extractall()
model_filename = "deeplabv3_mnv2_pascal_train_aug/frozen_inference_graph.pb"

# 加载模型
graph = tf.Graph()
with graph.as_default():
    od_graph_def = tf.compat.v1.GraphDef()
    with tf.io.gfile.GFile(model_filename, 'rb') as fid:
        serialized_graph = fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')

# 读取图像
image_path = "your_image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)

# 进行图像分割
with tf.compat.v1.Session(graph=graph) as sess:
    input_tensor = graph.get_tensor_by_name('ImageTensor:0')
    output_tensor = graph.get_tensor_by_name('SemanticPredictions:0')
    output = sess.run(output_tensor, feed_dict={input_tensor: image})

# 解码并可视化分割结果
segmentation_mask = np.squeeze(output)
segmentation_mask = np.uint8(segmentation_mask)
segmentation_mask = cv2.resize(segmentation_mask, (image.shape[1], image.shape[0]), interpolation=cv2.INTER_NEAREST)

# 显示原始图像和分割结果
cv2.imshow("Image", image)
cv2.imshow("Segmentation Mask", segmentation_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保你已经安装了兼容的TensorFlow版本，并重新运行代码。如果你仍然遇到问题，请告诉我，我会尽力帮助你解决。

EOFError Traceback (most recent call last) Cell In[7], line 5 2 import gzip 4 with gzip.open((PATH / FILENAME).as_posix(), "rb") as f: ----> 5 ((x_train, y_train), (x_valid, y_valid), _) = pickle.load(f, encoding="latin-1") EOFError: Ran out of input

这个错误通常表示在读取pickle文件时出现问题。`EOFError: Ran out of input`意味着pickle文件已经读取完毕，但是还尝试继续读取。可能的原因是pickle文件损坏或者没有正确加载。你可以尝试以下几种方法来解决这个问题：

1. 确保文件路径和文件名正确，确保文件存在。
2. 检查pickle文件是否完整或损坏。你可以尝试重新下载或使用其他方式重新生成pickle文件。
3. 尝试使用不同的`encoding`参数值。有时候pickle文件可能使用了不同的编码方式，尝试使用`encoding='utf-8'`或其他常见的编码方式进行加载。
4. 如果你的pickle文件是由不同的Python版本生成的，尝试在相同或更高版本的Python中加载pickle文件。

希望这些方法对你有帮助！如果问题仍然存在，请提供更多的上下文信息，以便我能够更好地理解并提供帮助。