Caffe :astype：'NoneType‘对象没有'astype’属性_“‘float”对象没有属性“astype”_AttributeError：'str‘对象没有'astype’属性 - 腾讯云开发者社区

问题描述在代码运行过程中报错：AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘。...opencv不接受non-ascii的路径，解决方法就是先用先用np.fromfile()读取为np.uint8格式，再使用cv2.imdecode()解码，如下：参考：AttributeError: 'NoneType

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解决方法：opencv读取中文路径图像报错 | AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘

分析它的源码： self.img = cv2.imread(filename).astype(np.float32) 它用的 opencv 读取图像和转换类型。读取水印图像也是类似的方法。...解决方法：用 numpy 读取处理图片，再对 numpy 处理后的图片数据用 cv2.imdecode 方法进行转码，转化为图片对象。...# self.img = cv2.imread(filename).astype(np.float32) # 用numpy读取处理图片再对numpy的读取的图片进行转码，转化为图片对象 self.img...= cv2.imdecode(np.fromfile(filename, dtype=np.uint8), -1).astype(np.float32) # 读入图片格式的水印，并转为一维 bit 格式

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提取文本特征 vectorizer = CountVectorizer() X_train_termcounts = vectorizer.fit_transform(X_train.astype...('str')) #模型测试 X_input_termcounts = vectorizer.transform(X_test.astype('str')) X_input_tfidf...- 我遇到的错误把自己在这个过程中遇到的问题做一个记录 TypeError: a bytes-like object is required, not ‘str’ AttributeError: ‘NoneType...2.AttributeError: ‘NoneType’ object has no attribute ‘get_text’ 空对象（空类型）没有get_text()方法，这里注意的是NoneType...词袋模型有很大的局限性，因为它仅仅考虑了词频，没有考虑上下文的关系，因此会丢失一部分文本的语义。在词袋模型统计词频的时候，可以使用 sklearn 中的 CountVectorizer 来完成。

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vue select当前value没有更新到vue对象属性

vue是一款轻量级的mvvm框架，追随了面向对象思想，使得实际操作变得方便，但是如果使用不当，将会面临着到处踩坑的危险，写这篇文章的目的是我遇到的这个问题在网上查了半天也没有发现解决方案...vue对象相关属性，奇怪的是当我使用jquery获取该select的val()方法获取的是最新的数据，那么问题就来了：为什么元素的值发生了变动却没有更新到vue对象相关属性？...value); }; this.on('change', this.listener); 看到了吧，只有select的change事件才会触发select元素的value值更新到vue对象相关属性...内容而采用默认第一项，所以如果用户选择select的其他项后再切回第一项就可以触发该事件完成vue对象属性变更。...我这里给出我的解决方案：在使用js代码追加内容到从select后，使用更改从select对应的vue对象属性来实现默认选择第一项。

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Caffe2 - (三) Blobs，Workspace，Tensors等概念

Caffe2 涉及的概念 1. Blobs，Workspace，Tensors Caffe2 的 Data 是以 blobs 的形式组织的....首先，随机生成 data 和label，并作为 blobs 输入到 workspace： # Create the input data data = np.random.rand(16, 100).astype...(np.float32) # Create labels for the data as integers [0, 9] label = (np.random.rand(16) * 10).astype...(np.float32) label = (np.random.rand(16) * 10).astype(np.int32) workspace.FeedBlob("data", data...Backward pass 以上网络训练只有 forward pass，没有学习.

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生成h5文件_h5实现文件下载

h5py import os import cv2 import math import numpy as np import random import root_path = "/home/tyd/caffe_case.../HDF5/image" with open("/home/tyd/caffe_case/HDF5/hdf5.txt","r") as f: lines = f.readlines() num...segments[0])) img = cv2.resize(img,(224,224)) img = img.transpose(2,0,1) imgs[i,:,:,:]=img.astype...filename,'w') as f: f.create_dataset('data',data=np.array((imgs[start:end]-imgsMean)/255.0).astype...(np.float32),**comp_kwargs) f.create_dataset('label',data=np.array(labels[start:end]).astype(

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Caffe2 - (十七) 基于 FashionMnist 数据集的 GPU 训练与测试

packages from caffe2.python import core, workspace, model_helper, brew, optimizer from caffe2.proto...[] start=0 while start < X_val.shape[0]: label = y_val[start : start + batch_size].astype...start : start + batch_size, :].reshape(label.shape[0], 28, 28) batch = batch[:, np.newaxis,...].astype...[] lr = [] start=0 while start < total_iterations: label = y_train[start : start + batch_size].astype...Reference [1] - Mnist using caffe2 with Specific GPU use

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利用Caffe与lmdb读写图像数据

据说是因为lmdb有读取速度快，支持多线程、多进程并发，等这样那样的优点（具体见官网，虽然我暂时没有看出来，据我所知网上查找lmdb文档的人大都仅仅是为了使用caffe的），注意到这个数据库其实并没有任何压缩处理的作用...由于caffe是将图像以他自带的数据类型的形式传入lmdb中的，因此我们必须结合caffe的数据类型才能完成读取和使用。...zhengfang/'+str(x)+'.png').convert('RGB') #从zhengfang/文件夹中依次读取图像 # save in datum data = img.astype...('int').transpose(2,0,1) #图像矩阵，注意需要调节维度 #data = np.array([img.convert('L').astype('int')]) #...#coding:utf-8 import caffe import lmdb import numpy as np import cv2 from caffe.proto import caffe_pb2

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Caffe2 - (十八) 图片数据处理函数

Caffe2 - 图片数据处理函数 Caffe2 提供了对图片进行加载、裁剪、缩放、去均值、batch 等处理的函数 - helper.py. ## @package helpers # Module...caffe2.python.tutorials.helpers from __future__ import absolute_import from __future__ import division...def load(img): # load and transform image img = skimage.img_as_float(skimage.io.imread(img)).astype...255 - mean return img def batch(img): # add batch size img = img[np.newaxis, :, :, :].astype

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《python深度学习》可视化滤波器

+= 0.5 x = np.clip(x, 0, 1) # convert to RGB array x *= 255 x = np.clip(x, 0, 255).astype...filter_img # Display the results grid plt.figure(figsize=(20, 20)) plt.imshow(results.astype...loss, model.input) 又报错说ValueError: Attempt to convert a value (None) with an unsupported type (<class 'NoneType...现在我还没有看出来问题在哪，要是明白的欢迎给我讲讲，谢谢~ 经过大佬的讲解，发现是在显示的时候，result是numpy，numpy是float格式的，必须转成uint8格式才能显示出来，所以倒数第二句改成... plt.imshow(results.astype(np.uint8))就可以来，结果是这样子的 ?

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【Faster R-CNN】2. Faster RCNN代码解析第一弹

对图像进行正则化 if opt.caffe_pretrain: normalize = caffe_normalize else: normalize =...# bbox按照与原图等比例缩放 bbox = util.resize_bbox(bbox, (H, W), (o_H, o_W)) # 将图片进行随机水平翻转，没有进行垂直翻转...(np.float32) # 所有object的label存在列表里 label = np.stack(label).astype(np.int32) #..., 'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor') 再接下来是utils.py里面一些用到的相关函数的注释，只选了其中几个，并且有一些函数没有用到...思考可以看到在Faster RCNN的代码中，数据预处理是相对简单的，没有大量的增强操作（相比于YOLOV3来说），如果结合更多的数据增强操作是否可以获得更好的精度呢？感觉值得尝试一下。

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Caffe2 - (六)CPUGPU 模式切换

Caffe2 - CPU/GPU 部署模式切换在尝试把 Caffe 模型转换到 Caffe2，部署时 CPU/GPU 模式切换方法找了很久才找到一个用着可以，记录下. import sys...sys.path.insert(0, '/path/to/caffe2/build') from caffe2.python import core, workspace, model_helper from...caffe2.proto import caffe2_pb2, caffe2_legacy_pb2 # -------- CPU/GPU 模式切换 ----- workspace.ResetWorkspace...() # device_opts = core.DeviceOption(caffe2_pb2.CPU, 0) # CPU 模式 device_opts = core.DeviceOption(caffe2...net_def.external_input[0] # 输入 blob 名 # -------- 送入数据 blob ----------- input_data = np.random.rand(2, 3, 227, 227).astype

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Caffe2 - (四) 基于 squeezenet 分类的模型测试

= "~/caffe2" CAFFE_MODELS = "~/caffe2/caffe2/python/models" # 均值文件保存到与 model 同一路径 from caffe2.proto..." # set paths and variables from model choice and prep image CAFFE2_ROOT = os.path.expanduser(CAFFE2..._ROOT) CAFFE_MODELS = os.path.expanduser(CAFFE_MODELS) # mean can be 128 or custom based on the model..." # 图片读取与转换 img = skimage.img_as_float(skimage.io.imread(IMAGE_LOCATION)).astype(np.float32) img = rescale...mean for better results # 减均值 img = img * 255 - mean # add batch size img = img[np.newaxis, :, :, :].astype

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两个气象雷达库的简单使用

site-packages/pycwr/core/NRadar.py:166: RuntimeWarning: All-NaN slice encountered radar_height, GridX.astype...(np.float64), GridY.astype(np.float64), -999.)...] = None, norm: Union[Any, NoneType] = None, cmap: Union[Any, NoneType] = None, nlabel: Union[int, NoneType..., List[str], NoneType] = None, coastline: bool = False, extent: Union[List[Union[int, float]], NoneType...[Any, NoneType] = None, cmap: Union[Any, NoneType] = None, nlabel: Union[int, NoneType] = None, label

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论文实践学习 - Look into Person: Self-supervised Structure-sensitive Learning

Look into Person: Self-supervised Structure-sensitive Learning Code-Caffe Paper LIP Dataset - 百度云...新增Caffe Layers： type: MaskCreate name: fc8_mask_1st cpp: mask_create_layer.cpp type: PoseEvaluate.../caffe_ssl/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu...' net = caffe.Net(deploy, weights, caffe.TEST) mean = [104.008, 116.669, 122.675] imgfile = '....jpg' # img = np.array(Image.open(imgfile), dtype=np.float32) img = cv2.imread(imgfile, 1) img = img.astype

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opencv--基于深度学习的人脸检测器

已opencv直接加载caffe深度学习（ssd人脸检测）模型：（还是厉害的一笔）下面是python代码：使用图片：效果图： python detect_faces.py --image...True, help="path to input image") ap.add_argument("-p", "--prototxt", required=True, help="path to Caffe...'deploy' prototxt file") ap.add_argument("-m", "--model", required=True, help="path to Caffe pre-trained...object box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype...object box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype

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数据类型合理选择有效减少内存占用

head()) df1['DateTime'] = pd.to_datetime(df1['DateTime']) print(df1.dtypes) 利用DataFrame的memory_usage属性对内存测量...(np.float16) df1['Humidity'] = df1['Humidity'].astype(np.float16) df1['Wind Speed'] = df1['Wind Speed...'].astype(np.float16) df1['general diffuse flows'] = df1['general diffuse flows'].astype(np.float16)....astype(np.float16) df1['Zone 2 Power Consumption'] = df1['Zone 2 Power Consumption'].astype(np.float16...df_chunk = pd.read_csv(r'data.csv', chunksize=1000000) df_chunk并非是一个DataFrame对象，而是一个可迭代的对象。

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Github 项目 - FaceBoxes高精度实时人脸检测器

- caffe-ssd # -*- coding: utf-8 -* import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sys,os...import cv2 caffe_root = '/path/to/caffe-ssd/' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe...import time net_file= 'faceboxes_deploy.prototxt' caffe_model='FaceBoxes_1024x1024.caffemodel'...caffe.set_mode_cpu() # cpu # caffe.set_mode_gpu() # gpu net = caffe.Net(net_file,caffe_model,caffe.TEST...) cls = out['detection_out'][0,0,:,1] conf = out['detection_out'][0,0,:,2] return (box.astype

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Android组件化专题-路由动态注入跳转参数以及获取其他模块的fragment

Consts.ARGUMENTS_NAME}) public class ExtraProcessor extends AbstractProcessor { /** * key:类节点 value:需要注入的属性节点集合...Utils.isEmpty(extraMap)) { //遍历被Extra注解属性的类 for (Map.Entry<TypeElement, List<...//获取TypeKind 枚举类型的序列号 int type = typeMirror.getKind().ordinal(); //获取属性名...statement); builder.addStatement(statement, extraName); } } /** * 添加对象...; } //检查是否配置group如果没有配置则从path中截取组名 checkRouterGroup(routerMeta)

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Python数据分析(4)-numpy数组的属性操作

numpy数组也就是ndarray，它的本质是一个对象，那么一定具有一些对象描述的属性，同时，它还有元素，其元素也有一些属性。本节主要介绍ndarray以及其元素的属性和属性的操作。...，没有返回新的数组。...print('元素的类型',a.dtype) # 对dtype直接复制是直接在原数组上修改的方式 a.dtype= 'float32' print('修改后的元素的类型',a.dtype) # astype...不会修改原数组的类型，会返回一个新的数组 b=a.astype('int32') print('修改后a的元素的类型',a.dtype) print('修改后b的元素的类型',b.dtype) 元素的类型...int32 修改后的元素的类型 float32 修改后a的元素的类型 float32 修改后b的元素的类型 int32 notes：注意dtype直接复制与astype的区别

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解决 NoneType‘ object has no attribute ‘astype’ 问题

解决方法：opencv读取中文路径图像报错 | AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘astype‘

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vue select当前value没有更新到vue对象属性

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