df = pd.read_csv(r'C:\Users\庹清远\Desktop\测试\deploy_template-master(for class)\deploy_template-master\service\KNN\Train\train.csv') 换一种方式读写

时间: 2024-03-22 10:35:41 浏览: 73
RAR

Kaggle的test.csv和train.csv

当读写文件路径中包含特殊字符时，可以使用原始字符串（raw string）的方式来表示路径。在Python中，原始字符串以字母`r`开头，可以避免特殊字符被转义。 所以，你可以将路径字符串改写为如下形式： ```python df = pd.read_csv(r'C:\Users\庹清远\Desktop\测试\deploy_template-master(for class)\deploy_template-master\service\KNN\Train\train.csv') ``` 改写后的代码中，路径字符串前面加上了字母`r`，表示这是一个原始字符串，不会对其中的特殊字符进行转义。
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4. dnnnet = cv2.dnn.readNetFromCaffe(r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\deploy.prototxt', r'C:\Users\86136\Desktop\shengduxuexi\res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel'): 加载人脸检测模型。...

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clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

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