python3.8.5适合的pytorch

Python 3.8.5是Python编程语言的一个版本，发布于2020年。对于PyTorch这个流行的机器学习库而言，您需要确认的是PyTorch的版本与Python版本兼容，并且能够提供所需的功能和性能。截至我的知识更新点在2023年，PyTorch的1.10和1.11版本是与Python 3.8兼容的。因此，Python 3.8.5应该能够与这些版本的PyTorch正常工作。

要安装适合Python 3.8.5的PyTorch，您可以访问PyTorch官方网站上的安装指南，并根据您的系统配置和需求选择合适的安装命令。通常，安装命令会使用`pip`或`conda`这样的包管理工具。例如，如果您使用的是`pip`，您可以使用以下命令之一来安装PyTorch：

# 对于CPU版本的PyTorch：
pip install torch==1.11.0+cpu torchvision==0.12.0+cpu torchaudio===0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

# 对于GPU版本的PyTorch（假设您有一个NVIDIA的GPU，并且已经安装了CUDA 11.3）：
pip install torch==1.11.0 torchvision==0.12.0 torchaudio===0.11.0

请注意，版本号（如1.11.0）需要根据PyTorch官方提供的最新版本进行相应的调整。

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windons 下python3.8.5 实现制作运行crnn用的lmdb数据集完整代码以及完整教程

好的，下面是在Windows下使用Python3.8.5制作运行crnn用的lmdb数据集的完整代码和教程。

**准备工作：**

首先需要安装以下软件：

- Visual Studio 2017（或更高版本）
- Anaconda3（Python 3.8.5版本）

接着需要安装以下Python库：

- numpy
- opencv-python
- lmdb
- pillow

可以使用以下命令来安装这些库：

conda install numpy opencv-python lmdb pillow

**制作lmdb数据集：**

1. 准备图片数据集

将需要制作成lmdb数据集的图片放在同一个文件夹中，命名格式为“数字_文件名.jpg”，例如“0_001.jpg”，“1_001.jpg”等，其中数字表示图片所属的类别。

2. 制作label.txt文件

在同一个文件夹中创建一个名为“label.txt”的文件，每行表示一个样本的标签，格式为“文件名 标签”，例如“001 0”，表示文件名为“001.jpg”的样本属于第0类。需要注意的是，文件名不需要包含类别数字。

3. 运行脚本

使用以下代码来生成lmdb数据集：

import os
import numpy as np
import cv2
import lmdb
import random
from PIL import Image

# 数据集所在文件夹
data_folder = 'dataset'
# lmdb保存路径
lmdb_path = 'dataset.lmdb'
# 图片大小
image_size = (32, 280)
# 数据集大小
dataset_size = 10000

# 打开label.txt文件
with open(os.path.join(data_folder, 'label.txt'), 'r') as f:
    lines = f.readlines()

# 打乱顺序
random.shuffle(lines)

# 创建lmdb环境
env = lmdb.open(lmdb_path, map_size=int(1e12))

# 开始写入数据
with env.begin(write=True) as txn:
    for i in range(dataset_size):
        # 读取图片
        line = lines[i % len(lines)].strip().split(' ')
        img_path = os.path.join(data_folder, line[0] + '.jpg')
        img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
        img = cv2.resize(img, image_size)
        # 转换为字节流
        img_buf = cv2.imencode('.jpg', img)[1].tobytes()
        # 写入lmdb
        txn.put(str(i).encode('ascii'), img_buf)
        # 打印进度
        if i % 100 == 0:
            print('Processed {}/{} images'.format(i, dataset_size))

以上代码会将制作好的lmdb数据集保存在“dataset.lmdb”文件中，其中包含10000个样本，每个样本的大小为32x280。

**运行crnn模型：**

接下来是如何使用crnn模型来训练和测试这个数据集的方法。

1. 下载crnn代码

从GitHub上下载crnn代码，地址为：https://github.com/meijieru/crnn.pytorch。

2. 准备训练数据

将制作好的lmdb数据集放在“data”文件夹中，同时在“data”文件夹中创建一个名为“train.txt”的文件，每行表示一个训练样本的路径和标签，格式为“lmdb文件路径 标签”，例如“data/dataset.lmdb/00001.jpg 0”。

3. 训练模型

使用以下命令来训练模型：

python train.py --trainroot data --cuda --alphabet alphanumeric

其中，“--trainroot”表示训练数据所在的文件夹，“--cuda”表示使用GPU进行训练，“--alphabet”表示字符集，这里使用的是大小写字母和数字。

4. 测试模型

使用以下命令来测试模型：

python demo.py --image_folder data/test_images --model_path models/CRNN.pth --alphabet alphanumeric

其中，“--image_folder”表示测试图片所在的文件夹，“--model_path”表示模型文件路径，“--alphabet”表示字符集，需要和训练时保持一致。

以上就是在Windows下使用Python3.8.5制作运行crnn用的lmdb数据集的完整代码和教程。

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

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。