查看图像中元素在内存中占用空间的数据类型，通常为uint8或float32。查看图像形状，通常彩色图像为（宽，高，3），灰度图像为（宽，高）cv2.cvtColor()用来转换图像的色彩空间。opencv读取彩色图片（RGB）是按BGR读取。为1水平翻转，为0垂直翻转，为-1既水平又垂直。cv2.split()方法分别读取三个通道。cv2.merge()方法合并三个通道。可以是绝对路径或者是相对路

注：default处下标为0 的1280指的是训练输入图像的尺寸是1280 x 1280，下标为1的1280指的是验证图像的尺寸是1280 x 1280，输入到模型中都是正方形。此处修改输入图像的尺寸，通常以输入图像的最长为标准，且是32的倍数，如本实验有一部分（尺寸较大图片）分辨率为1104x828，我设置的尺寸为1280（取了个整）我选择的是GPU训练（GPU训练通常都比CPU快得多）且只有一

python pip utf-8 lambda

先去NVIDIA官网找CUDA，安装CUDA，再去pytorch官网找pytorch，安装pytorch。找一个合适的且较新的即可，还是根据需求选择。找一个合适的且较新的即可，还是根据需求选择。Linux 驱动 ，以Ubuntu举例。

操作设置选项，按自己需求调整。

Windows配置Anaconda环境变量

数据可视化 python库 pyecharts 图标 可视化

openeuler+single node hadoop