Python捉蟲記（持續更新）

這是玄學，不是問題。遇到了請絕對路徑改相對路徑，相對路徑改絕對路徑，並祈禱有效。

pyx檔案的import需要cython庫的支援，因此要先裝cython，並在import相應pyx庫前加入：

import pyximport
pyximport.install()

若再出現fatal error: numpy/arrayobject.h: no such file or directory錯誤，則在cmd執行建立相應庫的**時：

python setup.py build_ext --include-dirs=c:\programdata\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\core\include

後面的位址因人而異，填自己電腦裡的numpy位址即可。

python 3.x版本自帶，python 2.x安裝：pip install futures

同資料夾下的a.py要引用b.py：

#this code file is named "a.py"
from . import b

tensorflow執行時缺省會載入全部視訊記憶體，這樣一來可能其他程式就無法執行了，解決方式：

import tensorflow as tf
config = tf.configproto()
config.gpu_options.allow_growth = true
session = tf.session(config=config, ...)

來多少任務用多少視訊記憶體，不會直接霸佔全部，或者直接設定最大使用量（30%）：

config = tf.configproto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
session = tf.session(config=config, ...)

import os
import tensorflow as tf
os.environ["cuda_visible_devices"] = "0"
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
config = tf.configproto()
config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3
set_session(tf.session(config=config))

通過os設定程式所使用的顯示卡（標號從「0」開始），後面設定使用視訊記憶體佔全部視訊記憶體的百分比（30%）。

執行結束，釋放視訊記憶體：

from keras import backend as k
k.clear_session()

參考博文：

在跑深度學習模型的時候遇到的錯誤，一般是模型引數的問題，如果經檢查發現引數沒問題，改下batch_size試試（改大或改小，不改維度）……

可能情況二：資料集中樣本總數與batch size不匹配，如樣本總數無法整除以batch size，更改batch size即可。

影象分割任務中，訓練時經模型**輸出的內容格式為[batchsize, n_class, height, weight]，而影象分割任務中的標籤一般是單通道的，格式為[batchsize, channel=1, height, weight]。若損失函式為crossentropyloss()，則在計算損失函式時應將真實標籤格式調整為[batchsize, height, weight]，否則便會報出上述錯誤。因此，需要對標籤的tensor降維：

true_labels = true_labels.squeeze()

用於jupyter notebook的.ipynb檔案中，作用是可令matplotlib的畫圖函式以jupyter notebook為畫布繪製影象，在jupyter中使用很方便，但移植到普通的.py中則是錯誤命令，注釋掉即可。

f = open('a.txt','w')
f.write('132\n321')
f.close()
f = open('a.txt','r')
str = f.read() # str = '132\n321'
f.close()
f = open('a.txt','rb')
str = f.read() # str = '132\r\n321'
f.close()

pycharm編譯器下，正常往txt中寫乙個\n，文字讀入(引數為'r')是乙個\n，但在二進位制讀入（引數為'rb'）的情況下變成了\r\n。

而正常往txt中寫乙個\r，二進位制讀入的情況下是\r，但文字讀入卻變成了\n。

按照網上的說法，\r表示回車（carriage return，cr），作用是使游標回到行頭，\n表示換行（line feed，lf），作用是使游標移動到下一行，兩者一起使用才相當於按下「enter」鍵。

在pycharm中，編譯器會以二進位制格式讀入檔案後在\n前新增\r，在文字格式讀入檔案後自動將\r轉換成\n。（僅在windows系統下）

若要避免前者的發生，對字串進行賦值、replace操作是沒用的，應在寫檔案的時候：

f = open('a.txt','w',newline='\n')

這樣編譯器就不會自作主張在\n前新增\r了。

不同作業系統的檔案系統採用了不同的回車換行操作，在unix系統中，每行結尾只有「\n」，即lf模式，而windows系統中檔案每行結尾為「\r\n」，即crlf模式。

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