tens是文件名，出错 audioread (第 136 行) [y, Fs] = readaudio (tens, range, datatype);

时间: 2024-03-30 18:33:21 浏览: 56
PY

读取语音文件

这个错误可能是由于 Matlab 找不到指定的音频文件导致的。请确保文件名(tens)输入正确，并且文件确实存在于指定的路径下。你可以尝试使用绝对路径来调用文件，或者将文件移动到 Matlab 当前工作目录下。如果问题仍然存在，你可以尝试更新 Matlab 版本或者重装 Matlab 程序，看是否可以解决这个问题。
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函数或变量 'tens' 无法识别，tens是文件名

从提示来看，tens应该是一个文件名，你可以检查一下代码中是否有误拼写或者未定义的变量或函数名，尤其是与文件名相关的部分。同时，你也可以检查一下文件是否存在于指定路径中，或者是否拥有相应的读取权限。如果...

假设x=torch.arange(4.0)，X=torch.randn(4,4), w=torch.randn(4), y = torch.tens or([2,2,2, 2]) 用pytorch求出上述倒数结果。

x = torch.arange(4.) X = torch.randn(4, 4) w = torch.randn(4) y = torch.tensor([2, 2, 2, 2]) result = torch.sum((torch.exp(x) + torch.mm(X, w)) / y) print(result) 注意，这里的代码只是一个示例，...

colorizer_eccv16 = eccv16(pretrained=True).eval() colorizer_siggraph17 = siggraph17(pretrained=True).eval() if(opt.use_gpu): colorizer_eccv16.cuda() colorizer_siggraph17.cuda() # default size to process images is 256x256 # grab L channel in both original ("orig") and resized ("rs") resolutions img = load_img("imgs/test4.jpg") (tens_l_orig, tens_l_rs) = preprocess_img(img, HW=(256,256)) if(opt.use_gpu): tens_l_rs = tens_l_rs.cuda() # colorizer outputs 256x256 ab map # resize and concatenate to original L channel img_bw = postprocess_tens(tens_l_orig, torch.cat((0*tens_l_orig,0*tens_l_orig),dim=1)) out_img_eccv16 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_eccv16(tens_l_rs).cpu()) out_img_siggraph17 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_siggraph17(tens_l_rs).cpu())

接着，通过将调整后的 L 通道输入到 eccv16 和 siggraph17 模型中，分别生成对应的 ab 映射，将其与原始的 L 通道拼接起来，并使用 postprocess_tens 函数将结果转换为彩色图像。最终得到两个不同模型生成的...

我在编辑【MATLAB】代码，遇到出错 getUnit (第 2 行) hundreds_digit=[rem(x,1000)-units_digit-tens_digit.*10]./100，请帮我检查并改正错误点。我的原始代码如下：

从您提供的代码片段来看，getUnit 出错可能是函数名、变量引用或者表达式语法的问题。不过，从上下文推测，这似乎是关于数字分割或者位运算的部分。rem 函数用于取模，而 ./ 表示除法。看起来像是在计算某个...

img = trans(Image.open(opt.file).convert('RGB')) with torch.no_grad(): in_tens = img.unsqueeze(0) if (not opt.use_cpu): in_tens = in_tens.cuda() prob = model(in_tens).sigmoid().item()的含义

4. 将预处理后的张量 img 转换成一个 batch 大小为 1 的张量 in_tens。 5. 如果不使用 CPU 运行，则将张量 in_tens 放到 GPU 上。 6. 将张量 in_tens 输入到模型中，得到一个输出张量 prob。 7. 对输出张量 prob ...

out_img_eccv16 = postprocess_tens(tens_l_orig, colorizer_eccv16(tens_l_rs).cpu())

这行代码是将经过ECCV16模型上色后的图像进行后处理，并将其转换为CPU上的张量。具体来说，它调用了postprocess_tens函数和colorizer_eccv16函数，并将它们的输出作为参数传递给cpu()函数，以将它们转换为CPU...

完成代码，输入为一个元组类型的数组(x,y)。要求使用tensorflow中进行运算：如果x < y，计算x + x * y；否则执行y * y，返回计算结果。 提示 # tensor计算可以使用Session来执行 tens1 = tf.constant([1,2,3]) with tf.compat.v1.Session() as sess: result = sess.run(tens1).tolist() # .tolist()将tensor计算结果转为列表格式 print(result) # 打印结果为：[1,2,3] 数据范围 m,n为正整数 示例1 输入：(5, 7) 输出：40 示例2 输入：(7, -1) 输出：1

def compute(x, y): input_layer = tf.keras.Input(shape=(2,)) condition = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[0] [1])(input_layer) op1 = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[0] + x[0] * x[1])(input_...

用这种结构写完成代码，输入为一个元组类型的数组(x,y)。要求使用tensorflow中进行运算：如果x < y，计算x + x * y；否则执行y * y，返回计算结果。 提示 # tensor计算可以使用Session来执行 tens1 = tf.constant([1,2,3]) with tf.compat.v1.Session() as sess: result = sess.run(tens1).tolist() # .tolist()将tensor计算结果转为列表格式 print(result) # 打印结果为：[1,2,3] 数据范围 m,n为正整数 示例1 输入：(5, 7) 输出：40 示例2 输入：(7, -1) 输出：1

def compute(x, y): # 定义输入层 input_layer = tf.keras.Input(shape=(2,)) # 定义判断条件 condition = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: x[0] [1])(input_layer) # 定义两个计算节点 op1 = tf.keras....

int tens = dollars / 10; dollars = dollars % 10;为什么先用/再用%

Null is a term used in programming and databases to indicate a lack of value or absence of data. It is typically represented by the keyword "null" or "NULL". In programming, a variable or object can ...

def preprocess_img(img_rgb_orig, HW=(256,256), resample=3): # return original size L and resized L as torch Tensors img_rgb_rs = resize_img(img_rgb_orig, HW=HW, resample=resample) img_lab_orig = color.rgb2lab(img_rgb_orig) img_lab_rs = color.rgb2lab(img_rgb_rs) img_l_orig = img_lab_orig[:,:,0] img_l_rs = img_lab_rs[:,:,0] tens_orig_l = torch.Tensor(img_l_orig)[None,None,:,:] tens_rs_l = torch.Tensor(img_l_rs)[None,None,:,:] return (tens_orig_l, tens_rs_l)

该函数的输出为：原始大小的 L 通道图像的 Tensor 格式（tens_orig_l）和调整后的 L 通道图像的 Tensor 格式（tens_rs_l）。 需要注意的是，这段代码仅实现了图像预处理的一部分，具体的使用场景需要根据实际情况...

def postprocess_tens(tens_orig_l, out_ab, mode='bilinear'): # tens_orig_l 1 x 1 x H_orig x W_orig # out_ab 1 x 2 x H x W HW_orig = tens_orig_l.shape[2:] HW = out_ab.shape[2:] # call resize function if needed if(HW_orig[0]!=HW[0] or HW_orig[1]!=HW[1]): out_ab_orig = F.interpolate(out_ab, size=HW_orig, mode='bilinear') else: out_ab_orig = out_ab out_lab_orig = torch.cat((tens_orig_l, out_ab_orig), dim=1) return color.lab2rgb(out_lab_orig.data.cpu().numpy()[0,...].transpose((1,2,0)))

接着，将 tens_orig_l 和 out_ab_orig 沿着第二个维度拼接起来，得到一个形状为 (1, 3, H_orig, W_orig) 的张量 out_lab_orig。最后，调用 color.lab2rgb 将 out_lab_orig 转换成形状为 (H_orig, W_...

P1=(units<<4)|(tens<<2)|hundreds;是什么意思

这行代码将三个变量 units、tens、hundreds 的值合并成一个整数，并将它们的二进制位分别左移 4、2、0 位，然后将这三个位移后的值进行按位或操作，最终得到一个合并后的整数。具体来说： - units、tens...

#include <stdio.h> void selectElements(int arr[], int length) { for (int i = 0; i < length; i++) { int num = arr[i]; int hundreds = num / 100; int tens = (num / 10) % 10; int ones = num % 10; if (hundreds > (tens + ones)) { printf("%d ", num); } } }在visualc++中报错

如果在 Visual Studio 中编译该代码，可能会出现以下错误： ... if (hundreds > (tens + ones)) { printf("%d ", num); } } } 这个版本的代码应该能够在 Visual Studio 中正常编译和运行。
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