lines = open(train_orig, 'r').readlines() UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xae in position 6: illegal multibyte sequence

时间: 2024-01-18 11:18:48 浏览: 115
这个错误是由于文件的编码格式与终端的编码格式不匹配导致的。你可以尝试使用`open`函数的`encoding`参数来指定正确的编码格式。例如，如果文件的编码格式是UTF-8，你可以这样修改代码： ```python lines = open(train_orig, 'r', encoding='utf-8').readlines() ``` 这样就可以正确地读取文件中的内容了。
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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)))

具体来说，输入参数 tens_orig_l 表示原始图像的亮度通道，是一个形状为 (1, 1, H_orig, W_orig) 的张量，其中 H_orig 和 W_orig 分别是原始图像的高和宽。输入参数 out_ab 表示预测得到的颜色信息，是一...

class CosineScheduler: def __init__(self, max_update, base_lr=0.01, final_lr=0, warmup_steps=0, warmup_begin_lr=0): self.base_lr_orig = base_lr self.max_update = max_update self.final_lr = final_lr self.warmup_steps = warmup_steps self.warmup_begin_lr = warmup_begin_lr self.max_steps = self.max_update - self.warmup_steps def get_warmup_lr(self, epoch): increase = (self.base_lr_orig - self.warmup_begin_lr) \ * float(epoch) / float(self.warmup_steps) return self.warmup_begin_lr + increase def __call__(self, epoch): if epoch < self.warmup_steps: return self.get_warmup_lr(epoch) if epoch <= self.max_update: self.base_lr = self.final_lr + ( self.base_lr_orig - self.final_lr) * (1 + math.cos( math.pi * (epoch - self.warmup_steps) / self.max_steps)) / 2 return self.base_lr scheduler = CosineScheduler(max_update=20, base_lr=0.3, final_lr=0.01) d2l.plot(torch.arange(num_epochs), [scheduler(t) for t in range(num_epochs)])

这段代码实现了一个余弦学习率调度程序，可以在训练神经网络时调整学习率。它包括一个 CosineScheduler 类和一个调用方法。在调用方法中，根据给定的 epoch 值，如果 epoch 值小于预热步数 warmup_steps，则返回预热...

orig_name_path = ("coco.names") label_name = [] label_read = open(orig_name_path) all_lines = label_read.readlines() for line in all_lines: label_name.append(line.strip())

然后，使用readlines函数读取文件的所有行，存放到all_lines列表中；接下来，通过循环遍历all_lines列表，使用strip函数将每行的空白字符（包括换行符）去除，得到标签名字并将其存放到label_name列表中。最终，...

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)

具体来说，输入参数包括：原始的 RGB 图像（img_rgb_orig）、调整后的 L 通道图像大小（HW）和调整方法（resample）。其中，调整方法 resample 默认为 3，表示使用 Lanczos 滤波器进行调整。该函数的输出为：原始...

unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths详细解析

如果 keep_orig_class_label 参数为 True，则使用 self.synset2idx 字典将原始的类别标签映射到数字编码，否则直接使用 class_dict。 接着，从文件中读取包含人类可读的类别标签的字典 human_dict，将每...

def _load(self): with open(self.txt_filelist, "r") as f: self.relpaths = f.read().splitlines() l1 = len(self.relpaths) self.relpaths = self._filter_relpaths(self.relpaths) print("Removed {} files from filelist during filtering.".format(l1 - len(self.relpaths))) self.synsets = [p.split("/")[0] for p in self.relpaths] self.abspaths = [os.path.join(self.datadir, p) for p in self.relpaths] unique_synsets = np.unique(self.synsets) class_dict = dict((synset, i) for i, synset in enumerate(unique_synsets)) if not self.keep_orig_class_label: self.class_labels = [class_dict[s] for s in self.synsets] else: self.class_labels = [self.synset2idx[s] for s in self.synsets] with open(self.human_dict, "r") as f: human_dict = f.read().splitlines() human_dict = dict(line.split(maxsplit=1) for line in human_dict) self.human_labels = [human_dict[s] for s in self.synsets] labels = { "relpath": np.array(self.relpaths), "synsets": np.array(self.synsets), "class_label": np.array(self.class_labels), "human_label": np.array(self.human_labels), } if self.process_images: self.size = retrieve(self.config, "size", default=256) self.data = ImagePaths(self.abspaths, labels=labels, size=self.size, random_crop=self.random_crop, ) else: self.data = self.abspaths解析

4. 如果keep_orig_class_label为False，则将类别标签转为数字标签； 5. 从human_dict文件中读取类别标签对应的人类可读标签，并保存在变量self.human_labels中； 6. 将文件路径、类别标签、数字标签和人类可读标签...

train_set_x_orig[:, 0] = labelencoder.fit_transform(train_set_x_orig[:, 0])

这段代码是将训练集中第一列的文本数据进行标签编码，将其转换为数字形式。标签编码是将非数字类型...具体来说，fit_transform()方法将文本数据转换为数字形式，并且将这些数字存储在train_set_x_orig数组的第一列中。

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())

首先加载了一张待处理的图像 test4.jpg，然后将其转换为两个分辨率下的 L 通道，即原始分辨率和调整后的 256x256 分辨率。如果使用 GPU 运行，则将调整后的图像放到 GPU 上进行处理。接着，通过将调整后的 L 通道...

def __init__(self, json_dir, n_src=2, sample_rate=8000, segment=4.0): super().__init__() # Task setting self.json_dir = json_dir self.sample_rate = sample_rate if segment is None: self.seg_len = None else: self.seg_len = int(segment * sample_rate) self.n_src = n_src self.like_test = self.seg_len is None # Load json files mix_json = os.path.join(json_dir, "mix.json") sources_json = [ os.path.join(json_dir, source + ".json") for source in [f"s{n+1}" for n in range(n_src)] ] with open(mix_json, "r") as f: mix_infos = json.load(f) sources_infos = [] for src_json in sources_json: with open(src_json, "r") as f: sources_infos.append(json.load(f)) # Filter out short utterances only when segment is specified orig_len = len(mix_infos) drop_utt, drop_len = 0, 0 if not self.like_test: for i in range(len(mix_infos) - 1, -1, -1): # Go backward if mix_infos[i][1] < self.seg_len: drop_utt += 1 drop_len += mix_infos[i][1] del mix_infos[i] for src_inf in sources_infos: del src_inf[i] print( "Drop {} utts({:.2f} h) from {} (shorter than {} samples)".format( drop_utt, drop_len / sample_rate / 36000, orig_len, self.seg_len ) ) self.mix = mix_infos self.sources = sources_infos

这是一个 Python 类的初始化函数，看起来是用于处理音频混合数据和其源数据的。具体来说，它的输入参数包括一个 JSON 目录、音频源的数量、采样率和段长度等。它会从指定的 JSON 文件中读取混合音频和其源音频的信息...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\随机森林\4.py", line 14, in <module> model.fit(train_data.drop('F4', axis=1), train_data['F4']) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 327, in fit X, y = self._validate_data( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 581, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 964, in check_X_y X = check_array( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 665, in check_array dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) File "<__array_function__ internals>", line 5, in result_type ValueError: at least one array or dtype is required

这是一个 Python 错误，看起来是在使用 scikit-learn 中的随机森林模型时出现的。错误信息中提到至少需要一个数组或数据类型，可能是数据集中缺少某些特征或标签导致的。你可以检查一下代码中是否正确加载了数据集，...

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\随机森林\1.py", line 26, in <module> rf.fit(X_train, y_train) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_forest.py", line 327, in fit X, y = self._validate_data( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\base.py", line 581, in _validate_data X, y = check_X_y(X, y, **check_params) File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 964, in check_X_y X = check_array( File "E:\anaconda\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 665, in check_array dtype_orig = np.result_type(*dtypes_orig) File "<__array_function__ internals>", line 5, in result_type ValueError: at least one array or dtype is required

- X_train或y_train中存在缺失值，需要进行处理或删除。 - X_train或y_train中的值不是数值类型，需要进行转换。 - X_train或y_train的维度不正确，需要检查数据的形状是否正确。 - X_train或y_train的格式不正确，...

优化这段代码def luaDecode(orig_path,new_path):\n \n xxtea_sign=\"!ltcszip\"\n xxtea_key=\"QvnHJr3kl6\"\n orig_file = open(orig_path, \"rb\")\n encrypt_bytes = orig_file.read()\n orig_file.close()\n decrypt_bytes = xxtea.decrypt(encrypt_bytes[len(xxtea_sign):], xxtea_key)\n new_file = open(new_path, \"wb\")\n new_file.write(decrypt_bytes)\n new_file.close()\n

这段代码是使用 xxtea 算法对文件进行解密，并将解密后的内容写入新文件中。其中 xxtea_sign 和 xxtea_key 是解密所需的密钥和签名。如果需要优化这段代码，可以考虑使用更高效的加密算法或者优化文件读写的方式。

请帮我利用Python和正则表达式写一个程序，要求程序找出'ID=cds-NP_001096854.1;Parent=rna-NM_001103384.3;Dbxref=FLYBASE:FBpp0111834,GeneID:5740847,Genbank:NP_001096854.1,FLYBASE:FBgn0025837;orig_protein_id=gnl|FlyBase|CG17636-PC|gb|AFH07158;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RC;product=uncharacterized protein%2C transcript variant C;Name=NP_001096854.1;gbkey=CDS;gene=CG17636;locus_tag=Dmel_CG17636;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RA;product=uncharacterized protein%2C isoform A;protein_id=NP_001096854.1'中"protein_id="的数值

orig_protein_id=gnl|FlyBase|CG17636-PC|gb|AFH07158;orig_transcript_id=gnl|FlyBase|CG17636-RC;product=uncharacterized protein, transcript variant C;Name=NP_001096854.1;gbkey=CDS;gene=CG17636;locus_tag=...

fs = net.forward(x) fs[0, label].backward(retain_graph=True) grad_orig = x.grad.data.clone()为什么x是requires_grad=False

在你的代码中，如果 x 的 requires_grad 属性被设置为 False，那么在执行 fs[0, label].backward(retain_graph=True) 时，x 的梯度无法被计算，因此在执行 grad_orig = x.grad.data.clone() 时就会出现 ...

优化SQL select round( ohbmc.after_actual_amount/zz,0) cost_moneyi ,count(distinct case when ddp.orig_plan_rid = -1 then null else ddp.orig_plan_rid end) AS orig_num ,array_agg (dlt.state) AS loading_state ,count(DISTINCT CASE WHEN ddp.sale_planid = -1 THEN NULL ELSE ddp.sale_planid END) AS saleid_num--销地已计划数量 ,array_agg(dto.state) AS saletransport_state from ( SELECT id AS origin_planid , unnest(cabinet_rule_id) cabinet_rule_id -- 判断 next_plan_id 本身是空和 next_plan_id 为 {} ,unnest(case when (next_plan_id is null or next_plan_id[1] is null) then ARRAY[-1]::integer[] else next_plan_id end) as sale_planid --销地计划 , case when dp.plan_receiver_id is null then -1 else dp.plan_receiver_id end orig_plan_rid --产地计划 FROM ods.ods_durian_delivery_plan as dp left join ods.ods_hl_commodity_category as hcc on hcc.category_id = dp.category_id WHERE dp.type = 'ORIGIN' AND dp.deleted = 99 AND dp.tenant_id = 1 and cabinet_rule_id='{8}'or cabinet_rule_id='{9}'or cabinet_rule_id='{10000005}'---取白心火龙果 AND hcc.category_name = '火龙果') as ddp LEFT JOIN ods.ods_durian_loading_task AS dlt ON dlt.plan_id = ddp.origin_planid and dlt.plan_type='ORIGIN' AND dlt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto ON dto.plan_id = ddp.sale_planid AND dto.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_receipt_task AS drt ON drt.plan_id = ddp.sale_planid AND drt.deleted = 99 LEFT JOIN ods.ods_durian_transport_order AS dto1 ON dto1.plan_id = ddp.sale_planid AND dto1.sort_no = 1 AND dto1.deleted = 99 left join (select odlsi.plan_id,sum(odlsi.quantity) zz from ods.ods_durian_loading_sku_item odlsi group by 1) odlsi on odlsi.plan_id=dlt.plan_id left join (select *, unnest(case when ( odbr.bill_main_id is null or odbr.bill_main_id is null) then ARRAY[-1]::integer[] else odbr.bill_main_id end) bill_main_id_r from ods.ods_durian_bill_rel odbr) odbr on odbr.data_id= dlt.plan_id and odbr.data_type='ORIGIN_FEE' left join ods.ods_hl_bill_main_currency ohbmc on ohbmc.bill_main_id=odbr.bill_main_id_r and ohbmc.deleted=99 group by 1;

这个SQL查询语句比较复杂，可以考虑以下几种优化方式： 1. 使用JOIN语句代替子查询：可以把子查询转换成JOIN语句，这样可以提高查询的效率。 2. 合理使用索引：根据实际情况，选择合适的索引可以大大提升查询效率...
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