项目场景：在多GPU环境下用Pytorch训练的Resnet分类网络问题描述卷积神经网络ResNet训练好之后，测试环境或测试代码用了单GPU版或CPU版，在加载网络的时候报错，报错处代码为：net.load_state_dict(torch.load(args.weights))报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet: Missingkey(s)instate_dict:"conv1.0.weights","conv1.1.weights","conv1.1.bias",...原因分析：出现这种报错的原因主要是，state
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
目录1key是时间字符串类型1.1问题1.2解决办法2key是datetime类型2.1问题2.2解决方案1key是时间字符串类型1.1问题当字典的key是时间字符串类型，如下time_dict={‘2021-05-18’:119,‘2021-06-05’:119,‘2020-12-10’:116,‘2021-04-19’:110,‘2020-12-04’:108,‘2021-04-13’:106,‘2020-12-08’:106,‘2020-09-12’:103,‘2021-05-14’:101,‘2021-05-08’:100,‘2021-01-09’:99,‘2020-12-09’:99
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本文介绍基于Python语言，将一个Excel表格文件中的数据导入到Python中，并将其通过字典格式来存储的方法。 我们以如下所示的一个表格（.xlsx格式）作为简单的示例。其中，表格共有两列，第一列为学号，第二列为姓名，且每一行的学号都不重复；同时表格的第一行为表头。 假设我们需要将第一列的学号数据作为字典的键，而第二列姓名数据作为字典的值。 首先，导入必要的库。fromopenpyxlimportload_workbook 随后，列出需要转换为字典格式数据的Excel文件的路径与名称，以及数据开头所在行、数据的总行数。在这里，由于第一行是表头，因此开头所在行look_up_t
本文介绍基于Python语言，将一个Excel表格文件中的数据导入到Python中，并将其通过字典格式来存储的方法。 我们以如下所示的一个表格（.xlsx格式）作为简单的示例。其中，表格共有两列，第一列为学号，第二列为姓名，且每一行的学号都不重复；同时表格的第一行为表头。 假设我们需要将第一列的学号数据作为字典的键，而第二列姓名数据作为字典的值。 首先，导入必要的库。fromopenpyxlimportload_workbook 随后，列出需要转换为字典格式数据的Excel文件的路径与名称，以及数据开头所在行、数据的总行数。在这里，由于第一行是表头，因此开头所在行look_up_t
Kaldi搭建语音识别系统实践——发音词典相关文件准备在上一篇文章，我们讲述了如何利用kaldi进行声学特征的提取，以及当前比较流行的声学特征(MFCC)。语音识别系统除了声学特征外，还有需要音素、发音词典、声学单元及kaldi识别的格式*.fst等文件发音词典开源普通话数据集aishell为我们提供了发音词典，如下所示该发音词典主要采用声韵母结构，其中a1中数字代表声调，常用的声调有5种，分别阴平、阳平、上声、及去声，外加一个轻声；而对于静音或者噪音，则统一采用SIL(silent的3个首字母)来表示。声学单元kaldi中关于声学单元有四种文件，在data/local/dict目录下，由脚本
Kaldi搭建语音识别系统实践——发音词典相关文件准备在上一篇文章，我们讲述了如何利用kaldi进行声学特征的提取，以及当前比较流行的声学特征(MFCC)。语音识别系统除了声学特征外，还有需要音素、发音词典、声学单元及kaldi识别的格式*.fst等文件发音词典开源普通话数据集aishell为我们提供了发音词典，如下所示该发音词典主要采用声韵母结构，其中a1中数字代表声调，常用的声调有5种，分别阴平、阳平、上声、及去声，外加一个轻声；而对于静音或者噪音，则统一采用SIL(silent的3个首字母)来表示。声学单元kaldi中关于声学单元有四种文件，在data/local/dict目录下，由脚本
用的openwrt路由器，家里宽带申请了动态公网ip，为了方便把2280端口映射到公网，发现经常被暴力破解，自己写了个临时封禁ip功能的脚本，实现5分钟内同一个ip登录密码错误10次就封禁这个ip5分钟，并且进行邮件通知使用步骤openwrt为19.07.03版本，其他版本没有测试过安装bashmsmtpopkgupdate;opkginstallbashmsmtp添加脚本/root/port-security.sh,内容参考下面附件，主要修改通知的邮箱脚本增加执行权限chmoda+x/root/port-security.sh添加定时任务crontab-e，10分钟执行一次脚本，如果脚本已经
