python版本图片下采样
摘要：
# file_list = os.listdir(path) # # for i in range(len(file_list)): # print(file_list[i]) # name = file_list[i].split('.')[-2] # path_hr = path+'/'+fil 阅读全文
posted @ 2021-05-15 15:36 cltt 阅读(562) 评论(0) 推荐(0)
利用保存好的图片进行PSNR测试
摘要：
from util_ import calc_psnr_and_ssim import torch import numpy as np from glob import glob #import glob是错的 import os from PIL import Image from torchv 阅读全文
posted @ 2021-05-15 15:33 cltt 阅读(386) 评论(0) 推荐(0)
visio 下载安装
摘要：
https://blog.csdn.net/dta0502/article/details/81981840 阅读全文
posted @ 2021-04-28 20:35 cltt 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)
模型测试需要的时间
摘要：
time_start = time.time() SR_left = net() torch.cuda.synchronize() time_end = time.time() 阅读全文
posted @ 2021-04-25 16:16 cltt 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
读取图片，按顺序保存到其他文件夹
摘要：
import os from PIL import Image path = './hr/' cnt =1 file_list = os.listdir(path) for i in range(len(file_list)): path_l = path+file_list[i]+'/hr0.pn 阅读全文
posted @ 2021-04-25 16:04 cltt 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)
计算模型参数量
摘要：
参考： https://blog.csdn.net/weixin_43379058/article/details/108433197 tensorflow model = CPASSRnet(sess, args) num_params = 0 for variable in tf.trainab 阅读全文
posted @ 2021-04-23 18:38 cltt 阅读(290) 评论(0) 推荐(0)
linux 下一个脚本中按顺序执行多个命令
摘要：
a.sh #!/bin/bashpython main.py ...... || python main.py ...... || python main.py ...... || python main.py ...... bash a.sh 即可 阅读全文
posted @ 2021-04-23 11:13 cltt 阅读(560) 评论(0) 推荐(0)
void* mkldnn::impl::memory_tracking::registry_t::get(const key_t&, void*) const: Assertion `size() == 0' failed.
摘要：
问题来源：用CPU进行模型测试(测试某张图片时出现问题，改图片之前的测试是正常的) 问题环境：python 3.6.2 torch 1.3.1 CPU信息 解决办法：换用大显存的GPU测试 目前还没有其他好的解决办法，希望路过的大佬能提供帮助 阅读全文
posted @ 2021-04-21 15:05 cltt 阅读(139) 评论(0) 推荐(0)
不能装torch 1.6.0
摘要：
python 3.6.2可以装torch1.6.0 python3.6.0 不行 新建虚拟环境 python==3.6.2 即可 阅读全文
posted @ 2021-04-19 10:38 cltt 阅读(648) 评论(0) 推荐(0)
tensorflow 断点续训
摘要：
all_model_checkpoint_paths失去断点之前的模型路径 checkpoint 断点续训，count改变可能只从当前模型开始保存，因此all_model_checkpoint_paths失去断点之前的模型路径参考链接：https://blog.csdn.net/changefore 阅读全文
posted @ 2021-04-19 10:37 cltt 阅读(105) 评论(0) 推荐(0)
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