RuntimeError: Unexpected version found while deserializing dlib::shape_predictor

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解决问题RuntimeError: Unexpected version found while deserializing dlib::shape_predictor.

RuntimeError: Unexpected version found while deserializing dlib::shape_predictor.   原因:.bz2文件直接修改文件名为.dat报这个错解决办法:.bz2文件解压得到.dat文件,执行.py文件执行正常。...

[RuntimeError]: Unable to open dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat --dlib.shape_predictor()

predictor = dlib.shape_predictor("/home/lyz/openface-master/demos/web/../../models/dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat") dlib.shape_predictor()仅依赖于该dat文件的路径,与其他无关 因此当出现该...

pyinstaller打包教程及错误RuntimeError: Unable to open ./shape_predictor_68_face_landmarks.dat

pyinstaller打包教程及错误RuntimeError: Unable to open ./shape_predictor_68_face_landmarks.dat pyinstaller基本用法 假如我们要打包一个demo.py文件,基本过程是: 打开cmd,并切换到demo.py文件所在的目录,...

安装DLIB踩坑

安装DLIB踩坑 安装DLIB 步骤和遇到一些错误 我的是python3.6 下载离线包 链接 安装包链接 我直接pip install 出错 ...RuntimeError: Unexpected version found while deserializing dlib::shape_pr

RuntimeError: Unable to open shape_predictor_68_face_landmarks.dat

运行代码的时候出现这个问题,可能是跟路径相关,把模型文件移动到与脚本同一文件夹下可以解决。

RuntimeError: unexpected EOF, expected 632409 more bytes. The file might be

用filezilla传模型时,没传完就终止导致的,重新传一次就好了

RuntimeError: unexpected EOF, expected 90771529 more bytes. The file might be corrupted.

用filezilla传模型,没传完就使用,重新传一次就解决了

解决RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

由于这个问题浪费了我1整天,外加连续4个晚上的时间,所以有必要记录一下曾经踩过的坑,希望后来者引以为鉴,有所启发。 最终环境:win10 ,2080ti ,cuda10,cudnn7.3.1,vs2017,python3.6.6,pytorch1.0.0 ...

pytorch运行错误:RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

发现了解决该问题的方法:(特别是实验室服务器单机多卡的情况) TensorFlow时代的做法是, import os os.environ['CUDA_ENABLE_DEVICES'] = '0' 但是该方法在**Pytorch**代码并不适用,正确的操作方法是: ...

RuntimeError: unexpected EOF. The file might be corrupted.

复现faster RCNN的一些坑啊 最近在复现faster RCNN的代码https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/master,遇到了很多问题,一点点解决...RuntimeError: unexpected EOF. The file might be corrupte...

报错:RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

1、惨痛教训:一般显存溢出报out of memory之类,修改了代码中batch-size大小(忘记自己已经配置过默认参数)未解决。所以便认为是cuda配置问题,多方检查确认cuda、cudnn配置无误,也经历过更换cudnn,都无果。...

报错:RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

突然出现这个错误:RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED 我的内心:黑人问号脸??? 遂必应一下报错,然后gayhub上说原因是Pytorch, cuda驱动等等不匹配的原因。我继续黑人问号脸???...

predictor = dlib.shape_predictor()关键点预测器用法

predictor = dlib.shape_predictor(‘data/data_dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat’) 功能:标记人脸关键点 参数:‘data/data_dlib/shape_predictor_68_face_landmarks.dat’:68个关键点模型地址 ...

(已解决)pytorch错误:RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED (安装cuda)

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED 原因:pytorch与cuda版本不对 先卸载了pytorch:conda uninstall pytorch,再安装cuda的话,会自动覆盖cuda版本。 打开cmd,命令行输入 import ...

ubuntu18.04 cuda9.1.85 cudnn7.0.5 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED

使用pytorch,训练CNN模型时报错: RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 执行命令: sudo rm -rf ~/.nv 解决问题

解决cudnn报错 RuntimeError: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

上周五没有bug的代码,今天(周一)突然蹦出来这样一个bug:RuntimeError: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR,我都没有改过呀,奇怪,有毒吧。 解决办法:关闭程序,重启电脑,再运行,可以跑通了。 如果对你有用,点个...

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_BAD_PARAM 解决: 一开始在网上查找相关问题描述,其中绝大部分说的是显卡中缓存太多,需要清理缓存然后重新启动。 但是按照他们介绍的步骤,发现问题并没有得到解决,...

pip install报错:RuntimeError: Python version >= 3.5 required

安装3.4.2时自带的pip...pip install报错:RuntimeError: Python version >= 3.5 required 可以在创建conda的时候指定 pip包版本 如下: /home/app/anaconda3/bin/conda create -n py342 python=3.4.2 pip==9 ...

Pycharm中,解决 RuntimeError: implement_array_function method already has a docstring

Pycharm中,解决 RuntimeError: implement_array_function method already has a docstring. numpy,pandas,matplotlib版本不兼容。

解决Error response from daemon: oci runtime error: container_linux.go:247: starting container ...

我是在guigu上学习的springboot的视频,有一些很难受的问题,这个问题...docker 启动容器报错:Error response from daemon: oci runtime error: container_linux.go:247: starting container process caused "write...

pytorch:RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling `cublasCreate(handle)`

RuntimeError: CUDA error: CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED when calling cublasCreate(handle) 将batch_size改小一点即可 我之前的 batch_size = 32, 改为 batch_size = 8 程序跑成功了。 出现上述问题的原因: 1.网络...

LeetCode报错:Line 923: Char 9: runtime error: reference binding to null pointer of type ‘std::__...

Line 923: Char 9: runtime error: reference binding to null pointer of type ‘std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits, std::allocator >’ (stl_vector.h) 程序中具体原因:   &...

RuntimeError: _th_normal not supported on CPUType for Long

解决方案:tensor的数据类型换一下。

解决ubantu下:RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

最终环境:ubantu18.04,2080ti ,cuda10,cudnn7.5.0,python3.7.3,pytorch1.1.0 查看cuda版本(打开终端,输入): nvcc -V 查看cudnn版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2...

Pytorch RuntimeError: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR的解决办法

运行pytorch和tensorflow都会提示CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR错误。 对于此问题,解决办法有: 1、删除掉nvidia缓存,或者还需要重启。 rm -rf ~/.nv 但这个方法不适合我的运行环境,还是会继续提示同样的问题 ...

RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

问题一:RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS File "C:\Users\tyy\AppData\Local\Continuum\Anaconda3\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 477, in __call__ result = self....

pytorch报RuntimeError: copy_if failed to synchronize: device-side assert triggered

在使用pytorch训练的时候提示RuntimeError: copy_if failed to synchronize: device-side assert triggered错误 有两个方法可以尝试去解决一下: 1.尝试减少学习率试试看能不能解决这个问题,如果不能,请看第二种...

Pytorch解决 RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS 在错误出现前,我的环境是: OS:Ubuntu 16.0.4 GPU: NVIDIA GForce RTX 2080(查看GPU及驱动信息可使用命令:nvidia-smi) CUDA:cuda9.0 cudnn:7.X for c...

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面 两个

利用遗传算法解决矩形排样问题,具有可视化的界面,输入数据为含有矩形的长和宽的文本文件,输出的结果以可视化的形式显示出来

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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