将模型加载到多gpu上的时候，会用到model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[1, 2, 3])因此在保存模型的时候，若直接torch.save(model.state_dict(), save_dict_path)加载后的模型参数每个都会带有 module如果使用strict=False的加载方式，很有可能会使测试结果不同model.loa

将模型加载到多gpu上的时候，会用到model = torch.nn.DataParallel(model, device_ids=[1, 2, 3])因此在保存模型的时候，若直接torch.save(model.state_dict(), save_dict_path)加载后的模型参数每个都会带有 module如果使用strict=False的加载方式，很有可能会使测试结果不同model.loa

前段时间要做一个QT的小软件，需要显示视频要用到opencv，之前装过一次并不是很麻烦，后来电脑重装了，这次的安装过程没想到如此困难，查了很多教程，最后在这总结记录一下，希望对大家有用。前期的准备工作（下载需要用到的安装包）：这里我想说一下，我参考了很多教程，在教程中博主可以成功安装，而我会出现各种各样的错误，后来思考原因很可能是因为使用的编译器和我们下载的opencv版本不太对应，因此对于小白来

一般使用 open打开一个json文件为文件标识符，使用文件标识符来对文件进行写入：import json# save = dict() 为待保存的字典with open("./res_video.json", 'w', encoding='utf-8') as fw:json.dump(save, fw, indent=4, ensure_ascii=False)json.dump会保存字典 s

读取.gz 文件需要使用gzip 包，如果没有安装可以自行在终端安装pip install gzipimport gzippath = "" #你的文件路径f = gzip.open(path, 'rb')for line in f.readlines(): # 按行进行读取s = line.decode() # 读取之后要进行解码print(s) # s 为string类型，就是我们读取的文件中