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TypeError: module object is not callable (pytorch在进行MNIST数据集预览时出现的错误)

在使用pytorch在对MNIST数据集进行预览时,出现了TypeError: 'module' object is not callable的错误: 上报错信息图如下: [在这里插入图片描述...] 从图中可以看出,报错位置为第35行,也就是如下位置的错误: images, labels = next(iter(data_loader_train)) 在经过多次的检查发现,引起MNIST数据集无法显现的问题不是由于这一行所引起的...,而是由于缺少了对图片进行处理,在加载数据代码的前添加上如下的代码: transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(),...transforms.Normalize(mean=(0.5, 0.5, 0.5), std=(0.5, 0.5, 0.5)) ]) 此时问题就已经解决了 下面完整的代码贴出来: 1.获取手写数字的训练集和测试集...# 2.root 存放下载的数据集的路径 # 3.transform用于指定导入数据集需要对数据进行哪种操作 # 4.train是指定在数据集下完成后需要载入数据哪部分 import torch import

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关于yolov3在训练自己数据集时容易出现的bug集合，以及解决方法

早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家...ubuntu18.04 PyTorch 1.1.0 anaconda opencv-python tqdm matplotlib pycocotools 详细请参考：Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息： [在这里插入图片描述] 问题的原因...：由于笔者是在linux环境下进行的实验，所以没有出现这种情况。...解决方法： 打开dataset.py，把162行换成163行即可 [在这里插入图片描述] 总结：由于笔者能力有限，在叙述上难免有不准确的地方，还请谅解。

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NASA数据集——日本宇宙航空研究开发机构的 GOSAT 小组制作 GOSAT TANSO-FTS 1B (L1B) 级数据产品

ACOS GOSAT/TANSO-FTS Level 2 Full Physics Standard Product V9r (ACOS_L2S) at GES DISC 简介 9r 版是数据集的当前版本...该数据集目前由 OCO（轨道碳观测站）项目提供。在 OCO-2 发射之前，空间大气二氧化碳观测（ACOS）任务利用 GOSAT TANSO-FTS 光谱开发了该算法，作为筹备项目。...在 OCO-2 发射之后，"ACOS "数据仍在利用应用于 OCO-2 光谱的方法进行制作和改进。ACOS "数据集包含所有探测到的二氧化碳（CO2）柱平均干空气摩尔分数，并尝试对其进行检索。...需要注意的一个重要因素是数据筛选方面的更新。虽然数据产品中提供了一个主质量标志，但对更大数据集的进一步分析使科学团队能够提供一套更新的筛选标准。...详细数据 Platforms GOSAT Instruments TANSO-FTS Data Formats Distribution: HDF5 Temporal Extent 2009-04-20

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Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗

气象领域的数据存储格式大多都是netCDF、HDF、Grib格式，这些文件格式已经发展的比较成熟了，大家也都已经习惯了处理这些格式的文件。...由于 Zarr 格式比 NetCDF4/HDF5 格式具有更快的处理速度，已经在云平台得到较为广泛的应用。近几年在国外地球科学领域也得到了广泛关注。...在初步尝试时，使用 Zarr 格式写入数据时比使用 xarray 写入 NetCDF 文件快了 2 倍（未进行数据压缩）。...值得注意的是：xarray 不支持通过 netCDF 格式的增量写文件，支持 Zarr 格式的增量写文件。增量读写在一些场景下是非常关键的，尤其是在数据集较大内存不足的情况下。...在大量文件读写方面我已经逐渐转向 Zarr 了，后续可能也会更新一些这方面的推送，毕竟目前xarray在文件并行读写方面Zarr的支持比netCDF要好一些。

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利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的，比如下图这种格式...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...('Station_test.hdf', key='df', mode='w') # 保存变量 得到的DateFrame如图所示 ?...变量读取 df = pd.read_hdf('Station_test.hdf') def LatLng_Rad2Dec(x): # 度分格式转为十进制 d = int(str(x)[:-2]...apply(LatLng_Rad2Dec) elev = stainfo.loc[ind, '海拔']/10. prov = stainfo.loc[ind, '省份'] nc 文件合并，沿着站点合并，取并集，

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xarray系列 | 基于xarray和dask并行写多个netCDF文件

读取单个或多个文件到 Dataset 对读取的输入对象执行一系列变换操作 使用to_netcdf方法保存结果 上述步骤通常会产生很大的nc文件(>10G)，尤其是在处理大量数据时。...最近在处理卫星数据时，最终生成的文件甚至超过了50G，有些甚至超过了100G。而目前xarray对于nc格式的大文件存储让人头疼。在存储这些大文件时耗时很长，甚至可能会导致程序挂起。...('rasm', chunks={'time': 12}) 此数据集为xarray官方提供的示例数据。...netCDF可是的写操作一直是xarray的痛点，尤其是在并行写和增量写文件方面。...之前也介绍过另一种文件格式 Zarr真的能替代NetCDF4和HDF5吗，在文件并行写和增量写方面非常友好，尤其是涉及到大文件时。

2.3K11

利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据

作者：石异 (南京大学大气科学学院，硕士生) 利用 pandas 和 xarray 整理气象站点数据 平时用 xarray 库在处理 nc 格式的数据非常方便，但偶尔还是要用到一些站点数据来辅助分析，而站点数据一般都是用文本文件存储的...用Python处理这种文本列表就需要用上 pandas 库了， xarray 库就是基于 pandas 的，虽然天天在用 xarray ，但是这还是第一次正儿八经用 pandas 处理数据，就当做一次学习的过程啦...但是我自己还是习惯了直接用 xarray 处理文件，因此还是做了进一步处理。...首先读取站点的地理资料，比如下图这种格式 变量读取 df = pd.read_hdf('Station_test.hdf') def LatLng_Rad2Dec(x): # 度分格式转为十进制...apply(LatLng_Rad2Dec) elev = stainfo.loc[ind, '海拔']/10. prov = stainfo.loc[ind, '省份'] nc 文件合并，沿着站点合并，取并集，

5.2K12

科学和技术究竟能碰撞出什么样的火花

基于云开发的气候数据分析达到了前所未有的成效。这有效促进了实践科学家、基础架构师、开源软件开发者间的交流，极大改善了基于云的工作流程和产品迭代。...为了更有效的在云中读取 netCDF/HDF 数据，改善了相关的数据加载工具，包括 fsspec、intake、intake-stac、intake-esm等。...Pangeo协同多方共同简化了Dask在不同的集群上进行部署和管理，从而使Data+Xarray在数据处理和分析方面更加便捷。...，利用地球科学高维数据集加速机器学习。...就气象领域而言，气象卫星、天气雷达、地面观测站等每天会产生大量的数据，Pangeo主要聚焦在大数据集的处理，其所营造出的生态系统将为气象领域研究者的工作流带来极大的便利。

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机器学习(7)之感知机python实现

其前提是数据本身是线性可分的。 模型可以定义为 ? ，sign函数是阶跃函数，阈值决定取0或1。...SGD算法的流程如下：输入训练集和学习率 1、初始化w0，b0，确定初始化超平面，并确定各样例点是否正确分类（利用yi和wx+b的正负性关系）； 2、随机在误分类点中选择一个样例点，计算L关于w和b在该点处的梯度值...如果线性不可分，可以利用口袋算法，每次迭代更新错误最小的权值，且规定迭代次数。口袋算法基于贪心的思想。他总是让遇到的最好的线拿在自己的手上。。。...就是我首先手里有一条分割线wt，发现他在数据点(xn,yn)上面犯了错误，那我们就纠正这个分割线得到wt+1,我们然后让wt与wt+1遍历所有的数据，看哪条线犯的错误少。...data = [[3,3],[4,3],[1,1]] xArray = np.array([3,3,4,3,1,1]) xArray = xArray.reshape((3,2)) yArray =

1.6K50

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（一）

所有可选依赖项都可以通过 pandas[all] 安装，特定的依赖项集在下面的各节中列出。 性能依赖项（推荐） 注意 鼓励您安装这些库，因为它们提供了速度改进，特别是在处理大型数据集时。...性能依赖项（推荐） 注意 强烈建议您安装这些库，因为它们提供了速度改进，特别是在处理大数据集时。...性能依赖（推荐） 注意 强烈建议安装这些库，因为它们提供了速度改进，特别是在处理大数据集时。 可通过 pip install "pandas[performance]" 进行安装。...pip 额外 注意 dataframe-api-compat 0.1.7 联盟标准 基于 pandas 的联盟标准兼容实现 性能依赖（推荐） 注： 强烈建议您安装这些库，因为它们可以提供速度改进，特别是在处理大型数据集时...当使用 N 维数组（ndarrays）存储二维和三维数据时，用户在编写函数时需要考虑数据集的方向；轴被认为是更或多或少等效的（除非 C- 或 Fortran-连续性对性能很重要）。

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解析nc格式文件，GRB格式文件的依赖包edu.ucar.netcdfAll的api 学习

3 数据访问层对象模型 3.1 Dataset Dataset = 数据集 数据集可以是 netCDF、HDF5、GRIB 等文件、OPeNDAP 数据集、文件集合或可通过 netCDF API 访问的任何其他内容...我们有时使用术语CDM 数据集来表示任何这些可能性，并强调数据集不必是 netCDF 格式的文件。...它可以在变量之间共享，这提供了一种简单而强大的关联变量的方法。共享维度时，它在组内具有唯一名称。如果没有限制，维度的长度可能会增加。...3.6 结构 结构是一种包含其他变量的变量，类似于 C 中的结构或关系数据库中的 行。通常，结构中的数据在物理上紧密地存储在磁盘上，因此可以高效地同时检索结构中的所有数据。...3.7 序列 序列是一维结构，其长度在您实际读取数据之前是未知的。要访问序列中的数据，您只能遍历序列，一次从一个结构实例中获取数据。

1.2K40

解决ImportError: HDFStore requires PyTables, No module named tables problem im

ImportError: HDFStore requires PyTables, "No module named 'tables'" problem importing如果在Python中使用​​pandas​​库时遇到了以下错误信息...因此，在使用​​pandas​​来读取或存储HDF5文件时，需要先安装​​PyTables​​库。...步骤三：重新运行程序在安装了​​PyTables​​库后，重新运行程序，应该不再出现​​ImportError: HDFStore requires PyTables, "No module named...内存映射：PyTables允许将HDF5文件中的数据直接映射到内存中，而不需要将整个数据集加载到内存。这使得对大型数据集的访问和处理更加高效。...PyTables是一个用于在Python中操作HDF5文件的高效、灵活的库。它提供了快速查询、内存映射、数据压缩等功能，使得操作大型、复杂的数据集变得更加方便和高效。

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NASA数据集——AMSR-EAQUA月度L3全球雪水量数据产品

，版本号会以不同的方式出现在产品名称的末尾。...如果您从数据池 HTTPS 目录中订购数据，版本号会写在数据集简称的末尾：AE_MoSno.002。...产品成熟度代码包括成熟度级别（P、R、B、T 或 V）和两位数的迭代编号，如以下示例文件名中的 B06：AMSR_E_L3_SeaIce25km_B06_20080207.hdf。...B03：时间覆盖范围：2002-06-18 (23:40) 至 2007-04-19 (12:49) 纠正了 B02 中引入的结构元数据错误，该错误导致角坐标错误地以度数表示。...这导致任何使用 HDF-EOS 库的地理定位功能或软件（包括通过 NASA 仓库库存搜索工具 (WIST) 进行的空间子集）返回错误的结果。在 B03 中，角坐标正确地以米为单位表示。

4400

python3表格数据处理

技术背景 数据处理是一个当下非常热门的研究方向，通过对于大型实际场景中的数据进行建模，可以用于预测下一阶段可能出现的情况。比如我们有过去的2002年-2018年的黄金价格的数据： ?...-0.7.0 vaex-jupyter-0.6.0 vaex-ml-0.11.1 vaex-server-0.4.0 vaex-viz-0.5.0 xarray-0.17.0 在出现Successfully...第一个方案是使用pandas将csv格式的文件直接转换为hdf5格式，操作类似于在python对表格数据处理的章节中将xls格式的文件转换成csv格式： [dechin@dechin-manjaro gold...这里我们也需要提一下，在新的hdf5文件中，索引从高、低等中文变成了h、l等英文，这是为了方便数据的操作，我们在csv文件中将索引手动的修改成了英文，再转换成hdf5的格式。...总结概要 在这篇文章中我们介绍了三种不同的python库对表格数据进行处理，分别是xlrd、pandas和vaex，其中特别着重的强调了一下vaex的优越性能以及在大数据中的应用价值。

2.8K20

wrf-python 详解之API

这部分包含的时 wrf-python 模块中的API，如果wrf-python提供的函数不能满足你的需求，你也可以根据已有的API重新编写一个处理函数或是其它的诊断函数。...numpy.ndarray 数组 变量提取 从NetCDF文件或NetCDF文件对象序列中提取变量 辅助绘图 返回文件或是变量的地理边界 原始诊断方法 返回2D网格中一个线上的x,y点 配置方法 如果安装并打开了 xarray...则返回 True 其他 如果输入变量名是时间坐标则返回 True 类 异常 当诊断过程中发生错误是触发异常 CoordPair 类 存储 (x, y) 或 (lat, lon) 坐标对的类 CoordPairs...装饰器 算法装饰器 从封装函数输出进行单位转换的装饰器 元数据装饰器 为封装函数的输出设置元数据的装饰器 装饰器工具 确定文件中包含哪个变量的可调用类 类 可迭代封装器类 一个生成器和自定义可迭代类的封装类...__iter__() 时会返回一个新的迭代器到序列的开头

2.2K11

xarray系列｜数据处理和分析小技巧

函数有 preprocess 参数，这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理，如果批量操作涉及到维度合并等操作时比较有用，比如要合并的维度不是坐标，可能会出现以下错误，需要先将合并的维度设置为坐标...由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...进行插值和统计计算时建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数，可以显著改善处理效率，结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据时就碰到了此类问题。...用 pandas 处理效率太低，就算用了 modin、swifter 和 pandarallel 这些傻瓜式一键加速工具也不能达到效果，猜测可能是在处理数据时有 xarray 的数据对象分配导致。...注意如果涉及到其它库的数据对象时可能会失效。 涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。

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xarray系列｜数据处理和分析小技巧

函数有 preprocess 参数，这个参数主要是在读取文件之前先进行一定的处理，如果批量操作涉及到维度合并等操作时比较有用，比如要合并的维度不是坐标，可能会出现以下错误，需要先将合并的维度设置为坐标...由于xarray的索引的特点，在使用 .isel 和 .sel 等函数索引时，所给定的参数的类型应该是 xarra.DataArray，如果是其它参数的得到的可能就不是索引的站点数据，这个之前也提到过...进行插值和统计计算时建议使用 xr.apply_ufunc 和 map_blocks 函数，可以显著改善处理效率，结合 dask 的话简直如有神助。 这几天在处理数据时就碰到了此类问题。...用 pandas 处理效率太低，就算用了 modin、swifter 和 pandarallel 这些傻瓜式一键加速工具也不能达到效果，猜测可能是在处理数据时有 xarray 的数据对象分配导致。...注意如果涉及到其它库的数据对象时可能会失效。 涉及到大量的数据处理时，可以结合 xarray 和 dask 改善效率，但是 dask 的学习成本稍高一些。

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