在python中，模块导入和编码都是比较重要的，这两种东西一定要花时间弄清楚，如果摸棱两可，每次出问题都靠猜，那是非常痛苦的。 今天主要讲讲多层目录之前相互导入的一些问题。...通常，相同层级目录模块导入非常好理解且也不容易出错。...├─module_a │ a1.py │ a2.py │ __init__.py # a1.py print('a1') 导入a1模块，直接import a1导入即可。...正常我们会觉得是: a1 a2 main 实际结果报错，说在a2.py中导入a1时，找不到 a1模块。...更多层级的包模块原理一样，具体实际做项目碰到库导入问题，大概率就是上面的问题没弄清楚。
就可以成功导入。...如果导入失败，可能是你的pip版本不够用了，按照上述方法，先把pip更新一下，在去导入TensorFlow可以了。...·······································更新···································（2019/05/03） 之前导入一直没用今天用了一下发现...tensorflow可以导入，但是版本有问题，好像是版本过高。...在上述菜单中把tensorflow卸载掉，然后直接在编码区输入 import tensorflow ，这时tensorflow字体下会有红色的报错线，我们把鼠标放到tensorflow上点一下，然后按Alt
导入报错 python中导入包与模块时，一般会遇到两个问题： 1、ValueError: attempted relative import beyond top-level package 2、ModuleNotFoundError...1、使用相对路径导入导致的顶级层次报错，python中以当前运行的脚本所在目录作为顶层层次，比如运行run.py时，A\B都是顶级层次，不能跨越顶级层次引用包或模块！...、每个项目应该只有一个能独立运行的py文件，这是项目的主函数入口，该文件应该位于项目的最外层，这样的话运行时顶级层次最高，可以导入项目所有的模块和包了 2、项目内部可能分了很多模块来组织功能，但是内部的模块一般不能独立运行...单独执行内部模块的文件时，可能会因为跨目录导入模块导致运行出错。...3、如果内部模块一定要跨顶级层次导入，则应该使用sys.path.append来将路径添加到python的包查找路径中 4、遇到类似问题，非常轻易的定位，第一步分析当前的顶级层次，是否有跨顶级层次导入，
添加jsconfig.json { "compilerOptions": { "target": "es2015", "baseUrl": ...
一：预训练模型介绍 Tensorflow Object Detection API自从发布以来，其提供预训练模型也是不断更新发布，功能越来越强大，对常见的物体几乎都可以做到实时准确的检测，对应用场景相对简单的视频分析与对象检测提供了极大的方便与更多的技术方案选择...tensorflow object detection提供的预训练模型都是基于以下三个数据集训练生成，它们是： COCO数据集 Kitti数据集 Open Images数据集 每个预训练模型都是以tar...二：使用模型实现对象检测 这里我们使用ssd_mobilenet模型，基于COCO数据集训练生成的，支持90个分类物体对象检测，首先需要读取模型文件，代码如下 tar_file = tarfile.open...- 检测人与书 ?...检测我的苹果电脑与喝水玻璃杯 ?
为减少障碍，Google发布了Tensorflow对象检测API和Tensorflow Hub等开源工具，使人们能够利用那些已经广泛使用的预先训练的模型（例如Faster R-CNN，R-FCN和SSD...本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中： 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后的模型转换为TensorFlow...，Tensorflow对象检测API现在应该位于中rf-models/research/object_detection，该代码库目前由社区维护，稍后将在此处调用该模块进行模型训练。...（可选）要在Tensorflow对象检测API代码基础之上进行进一步的工作，请检出model_main.py并model_lib.py作为起点。 现在，需要安装其余的依赖项。...对象检测API中的python模块添加到搜索路径中，稍后将在模型脚本中调用它们。
tensorflow对象检测框架 Tensorflow自从发布了object detection API这套对象检测框架以来，成为很多做图像检测与对象识别开发者手中的神兵利器，因为他不需要写一行代码，...就可以帮助开发者训练出一个很好的自定义对象检测器(前提是有很多标注数据)。...我之前曾经写过几篇文章详细介绍了tensorflow对象检测框架的安装与使用，感兴趣可以看如下几篇文章!...但是在windows下安装tensorflow对象检测框架并进行训练初学者需要跨越两个大坑 ? VOC数据生成 制作VOC2012数据集并生成tfrecord。
当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。...本文的目的是要证明，对于不需要高精度的物体识别和检测任务，小的数据集和“开箱即用”的模型就可以提供不错的结果。 以图像中的赛车检测为例，本文将通过以下步骤进行指导： 1. 在小数据集中标注图像。...本文假设你已经安装了TensorFlow Object Detection API。...https://github.com/AndrewCarterUK/tf-example-object-detection-api-race-cars/tree/master/data 训练模型 该TensorFlow...创建一个对象检测管道。该项目提供有关如何执行此操作的官方文档，并且在代码库中有一个示例。存储库中的示例基于ssd_mobilenet_v1_coco检查点，需要更多检查点可从官方文档下载。 3.
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在过去，我们使用Tensorflow对象检测API来实现对象检测，它的输出是图像中我们想要检测的不同对象周围的边界框。...而Tensorflow最近添加了新功能，现在我们可以扩展API，以通过我们关注对象的像素位置来确定像素点，如下： ?...Tensorflow对象检测的Mask RCNN 实例分割 实例分段（Instance segmentation）是对象检测的扩展，其中二进制掩码（即对象与背景）与每个边界框相关联。...Tensorflow对象检测API所使用的算法是Mask RCNN。...Mask RCNN架构 Faster RCNN是用于物体检测的算法。它由两个阶段组成。第一阶段称为RPN（Region Proposal Network），提出候选的对象边界框。
实际项目中遇到python模块相互引用问题，查资料，终于算是弄明白了。 ...只要找到导致循环引用的模块（最少两个），把引用关系搞清楚，把某个模块让它在真正需要的时候再导入（一般放到函数里面），或者放到代码的最后导入，这样就可以基本解决模块循环依赖的问题。 ...将 import 语句移到函数的内部，只有在执行到这个模块时，才会导入相关模块。...附录： 一：Python模块的交叉引用问题 解读： How can I have modules that mutually import each other?...导入一个模块时，发现已经导入，就不会再做一次导入。
OpenCV3.3 深度学习模块-对象检测演示 一：概述 OpenCV3.3 DNN模块功能十分强大，可以基于已经训练好的模型数据，实现对图像的分类与图像中的对象检测在图像与实时视频中，上次发的一篇文章介绍了...DNN模块实现图像分类，这篇文章介绍DNN模块实现对图像中对象检测与标记。...二：模型数据 本文的演示是基于SSD模块数据完成，OpenCV 3.3 使用的SSD模型数据有两种，一种是支持100个分类对象检测功能的，主要是用于对图像检测；另外一种是可以在移动端时候、可以支持实时视频对象检测的...，支持20个分类对象检测。...针对视频实时对象检测mobilenet SSD对象检测结果，我用了OpenCV自带的视频为例，运行截图： ? 四：演示代码 相关注释已经写在代码里面，不在多废话、解释！代码即文档！
a + b 2、使用 import 导入并使用自定义模块 在另外的文件中 , 导入 my_module 模块 , 然后通过 my_module.add 调用 my_module 模块中的 add 函数...Python39\python.exe D:/002_Project/011_Python/HelloPython/Hello.py 3 Process finished with exit code 0 二、导入模块冲突问题...1、导入自定义模块功能名称冲突问题 如果 两个模块中 , 都定义了 相同名称 的函数 , 同时使用 from module_name import specific_name 方式 , 到了两个模块中...相同名称 的函数 , 此时 , 就会出现 名称冲突 问题 , 这种情况下 后导入的 功能生效 , 先导入的功能被覆盖 ; 3、模块功能冲突代码示例 在 my_module.py 模块中 , 定义了 如下...add 函数 , 后导入的模块功能生效 ; """ 自定义模块 代码示例 """ # 导入自定义模块 from my_module import add from my_module2 import
经常有小伙伴提问，为什么有时候执行某个脚本就会报错: 报 no module named xxx 这种问题一定会有人会热心的出来说，这个模块导入失败，没有找到这个模块。...但是问题并不是这么简单... 原来小伙伴的问题难点在于，同样的脚本，在pycharm中运行就没问题。在终端运行就报这个错误。...p1.py的内容是输出一句话： p2.py 的内容则是直接导入p1 ： 注意，p1 其实 是位于 p2的上级模块 下的，正常来说，在pycharm中这么从上级导入并不是很被推荐。...现在让我们在pycharm中运行一下p2.py 结果： 可以看到，p1成功的被导入进来了。 然后我们再去终端执行p2，结果如下： 看到了吧，问题出现了。 这里我大致给大家解释下原因。...如果导入的并不是上级模块的文件，而是同级/下级的文件，那么就可以找到了。这也是为什么不推荐从上级文件夹/模块导入文件的原因之一。
这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。...花了点时间对这个模型进行调试，里面还是有不少坑的，相信在编译过程中大家都会碰到这样那样的问题。...如问题一：proto文件的转换，这个可以见博客相关的操作http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/73456767 问题二：NodeDef mentions...这个主要原因还是运行这个模型需要在tensorflow 1.2.0版本上，因此需要对tensorflow进行升级。...发现moblienet的精度效果一般，特别是对远距离的对象检测效果非常一般。 接下来测试了下faster-rcnn的效果。如下： ?
然而，部分开发者在调试Scrapy爬虫时，常遇到程序在模块导入阶段中断的问题。这不仅影响了开发效率，还增加了调试难度。本文将通过技术分析，探讨该问题的根源，并提供详细的解决方案。...技术分析问题分析在VS Code中调试Scrapy时，若程序总是在导入模块时中断，通常可以归结为以下几个原因：Python路径问题：Python解释器路径配置错误或未正确使用虚拟环境。...调试配置问题：launch.json配置文件中的设置不正确，未指定正确的Python解释器路径。依赖库问题：Scrapy及其依赖库未正确安装或版本不匹配。...这样可以模拟浏览器行为，减少被反爬虫机制检测到的几率。结论在VS Code中调试Scrapy爬虫时，模块导入中断问题通常由Python路径设置或调试配置不当引起。...通过检查Python解释器路径、配置launch.json文件，以及确保依赖库正确安装，可以有效解决此问题。
Python导入自定义模块ImportError: No module named 'xxx'问题 文章目录 问题描述 问题分析 模块名冲突 import 工作原理 分析原因 路径错误...问题描述 python在导入自定义模块的时候(类、函数所有以.py结尾的文件), 出现"ImportError: No module named ‘xxx’"问题....问题分析 由于导入的是自定义模块, 主要是有两种原因. 一个是自定义的模块名和python模块库里缓存的模块名重复了.另一个可能的原因是, 相对路径和绝对路径的原因....模块名冲突 import 工作原理 Python首先查找sys.modules中的模块名称。这是预先导入的所有模块的缓存。...如果在模块缓存中没有找到该名称，Python将通过内置模块列表进行搜索。这些模块是和Python一起预先安装的，并且可以在Python标准库中找到。
一、模块中执行函数问题 1、制作自定义模块并执行函数 如果在自定义模块中 , 定义了函数 , 并且调用了该函数 ; 如下代码所示 : def add(a, b): print("调用 my_module...with exit code 0 2、导入自定义模块会执行模块中的代码 在主代码中 , 导入自定义模块 ; """ 自定义模块 代码示例 """ # 导入自定义模块 import my_module...主程序判断语句 : if __name__ == '__main__': 其作用是 判断当前模块 是否作为独立的主程序运行 ; 一个模块可以被其他模块导入 , 也可以作为独立的主程序运行 ; 当一个模块被导入时..., Python 会将模块的代码执行一遍 , 但是主程序的入口会被设置为导入该模块的模块的代码 ; 而当一个模块作为独立的主程序运行时 , Python 会直接执行该模块的代码 ; 为了区分这两种情况..., Python 引入了一个 特殊变量 __name__ , 该变量会根据当前模块的运行方式不同而有所不同 ; 当一个模块被导入时 , __name__ 的值为该模块的名称 , 此时 if __name
dis_k=0f930c24bc2393b79e775fb703cbf68c&dis_t=1591001386 想与您分享在tensorflow 2.2中实现yolov3对象检测器的实现 yolov3-...keras-tf2 https://github.com/emadboctorx/yolov3-keras-tf2 * 特征 * tensorflow-2.X--keras功能API * cpu-gpu...*照片和视频检测
TensorFlow对象检测API：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection ?...在应用中的检测的屏幕截图 Tensorflow对象检测API 这个程序包是TensorFlow对对象检测问题的响应——也就是说，在一个框架中检测实际对象(皮卡丘)的过程。...接下来，clone包含对象检测API的repo，链接如下： https://github.com/tensorflow/models 找到“research”目录并执行: # From tensorflow...没有被检测到 在安卓手机上检测皮卡丘 到目前为止，我们已经对模型进行了训练，并对其进行了评估。现在是时候把它导入安卓手机中了，这样我们就可以用手机摄像头来检测皮卡丘了。...以下是我在手机上做的一些检测： ? 穿着和服的皮卡丘 ? 几个皮卡丘。其中大部分没有被检测到 总结和回顾 在本文中，我解释了使用TensorFlow对象检测库来训练自定义模型的所有必要步骤。
导读 对象检测是计算机视觉最常见的任务之一，应用非常广泛，本文主要给给大家价绍两条快速方便的自定义对象检测模型的训练与部署的技术路径，供大家实际项目中可以参考。...tensorflow对象检测框架 该框架支持tensorflow1.x与tensorflow2.x版本，其中tensorflow1.x版本是支持tensorflow1.15.0以上版本，支持的对象检测模型包...之前写过一系列的相关文章可以直接查看这里 Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理 基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别 Tensorflow Object...YOLOv5的Pytorh对象检测框架 Pytorch自带的对象检测框架torchvision支持多种对象检测模型的自定义对象检测，支持Faster-RCNN、Mask-RCNN对象检测等。...CV开发的基本技术素养，此外OpenVINO2021.3版本在扩展模块开始支持原生的pytorch模型直接转换为IR格式，不需要中间ONNX转换，基于Pytorch框架的YOLOv5对象检测框架的从检测到部署必将更加的容易在实际项目中使用
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