np.loadtxt报错 通过pandas生成的cvs数据利用nump.loadtxt读取的时候 tmp = np.loadtxt('test.csv', dtype=np.str, delimiter=",") UnicodeEncodeError: 'latin-1' codec can't encode characters in position 57-58: ordinal not in range(256) 随后指定编码方式为uft-8依然报错 tmp = np.loadt

导入h5py的时候,报错: /home/harris/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype

我最近安装安装了老版本的caffe,安装过程真是两个字"想死",所以我的错误一般都是比较经典的. 我是使用cuda的版本,所以可能会出现undefined refference to cudnn.h.这个时候该做的就是把所有版本全都装一遍试试,而如果不追求速度的话,直接转cudnn1,最原始的版本,一般不会有问题.gpu版本一定是比cpu快n倍的,这个不用怀疑. 在编译caffe的时候,报错: couldn't find hdf5.h 在网上很容易找到普通解决方法: --- INCLU

C:\....\Anaconda3\envs\py35\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`. from

np.array时报错内存溢出,检查了python安装的是64位版本,通过下面dtype=np.uint8不再报错texts_vec = (np.array(texts_vec,dtype=np.uint8))

目前在学习pytorch,自己写了一些例子,在这里记录下来一些报错及总结 1. RuntimeError: Expected object of type torch.FloatTensor but found type torch.cuda.FloatTensor for argument #2 'weight' 详细报错信息 Traceback (most recent call last): File , in <module> outputs = net(inputs) File ,

今天使用Eclipse+Maven建立了一个Javaweb工程,并在eclipse中配置了Web容器Jboss eap 6.2.新建jsp页面,添加一个简单 的Java类.可是,JSP页面顶端出现“红色”的报错信息:The superclass "javax.servlet.http.HttpServlet" was not found on the Java Build Path.原来Javaweb工程类中没有添加Web 容器Runtime相关类导致. 错误提示:

安装caffe-ssd编译环境的时候报错: python/caffe/_caffe.cpp:10:31: fatal error: numpy/arrayobject.h: No such file or directorycompilation terminated.Makefile:501: recipe for target 'python/caffe/_caffe.so' failedmake: *** [python/caffe/_caffe.so] Error 1 报错原因:nump

软件为pycharm,安装了anaconda. 我一开始的报错为,PyCharm中无法调用numpy,报错ModuleNotFoundError: No module named 'numpy',这个问题找到博客解决了,其实就是需要使用anaconda的python.exe. 但运行代码时: import numpy as np arr = np.random.randint(1, 9, size=9)print(arr) 又出现了如下错误: File "C:\python\Anaconda3\

场景: 报错: 原因: json不能对np.int64或者np.float64等类型进行序列化,可以通过自定义serializer或者直接类型转换来解决. 解决方法: 显式的把 date 转换成 int 类型.

结合Opencv3.0读取视频时,出现报错:C:\projects\opencv-python\opencv\modules\imgproc\src\color.cpp:11111: error: (-215) scn == 3 || scn == 4 in function cv::cvtColor 原因是代码没有对视频是否处理完做判断,因此代码必须要加上对读取视频的祯是否处理完的判断. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri

predictions = self.model.predict(x_data, verbose=0)[0] y_pred_idx = np.argmax(predictions) y_pred_prob = predictions[y_pred_idx] y_pred_label = self.le.inverse_transform(y_pred_idx) res = OrderedDict() res['first'] = self.first_label2name[y_pred_labe

) ## 经验证,不需要再转bgr,myImread的读图结果已经是和imread一样的 return img

参考: https://blog.csdn.net/chixia1785/article/details/80040172 https://blog.csdn.net/gxiaoyaya/article/details/78363391 Mask_RCNN用COCO数据集训练需要用到pycocotools这个第三方库,在命令行用 pip install pycocotools会报错 安装pycocotools 1.获取源码: (base) G:\>git clone https://github

TypeError: TF_SessionRun_wrapper: expected all values in input dict to be ndarray 对于下面的实际代码: import tensorflow as tf import os os.environ[' def myregression(): with tf.variable_scope("data"): x = tf.random_normal([100, 1], mean=1.75, stddev=0.5)

scipy.misc.toimage()出现toimage报错 自己被这个问题困扰了许久,其实最后发现其实toimage这个函数已经被取消了,或者说是没有这个函数了.有了新得函数与之代替,那就是Image.fromarray.具体的函数如下: from PIL import Iamge img = Image.fromarray(np.uint8(image_array)).covert('RGB') img.save('dir') 注意: 程序里面的np.uint8()是将image_arra

 笔者最近在VM15.0上安装了Ubuntu18.,先来安装一个LNMP(Nginx+MySQL+PHP)网站服务器架构,为后续的实验做准备~    LNMP是指一组通常一起使用来运行动态网站或者服务器的自由软件名称首字母缩写. L指Linux,N指Nginx,M一般指MySQL,也可以指MariaDB,P一般指PHP,也可以指Perl或Python.    操作系统:Ubuntu18.04  版本:php 7.2.24  +  mysql 5.7 + nginx 1.14     目录:  1

用sklearn的DecisionTreeClassifer训练模型,然后用roc_auc_score计算模型的auc.代码如下 clf = DecisionTreeClassifier(criterion='gini', max_depth=6, min_samples_split=10, min_samples_leaf=2) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict_proba(X_test) roc_auc = roc_auc_scor

之前用以下代码将实验结果用matplotlib show出来 plt.plot(np.arange(len(aver_reward_list)), aver_reward_list) plt.ylabel('Average Reward') plt.xlabel('Episode') plt.tight_layout() plt.savefig("AverageReward.eps") plt.show() 画出的图都没什么问题,但忽然有一次数据量比较大,matplotlib开始报错,

在PyTorch中测试DataLoader读取后的图像,对图像画框cv2.rectangle时报错: TypeError: Layout of the output array img is incompatible with cv::Mat (step[ndims-1] != elemsize or step[1] != elemsize*nchannels) 网上搜索良久无果,维度和数值也都检查无误,后在Stack Overflow上发现解决方案: img = (img.numpy().tr