如何解决skimage.transform.resize比scipy.misc.imresize
我正在训练神经网络,而训练时我在数据准备部分遇到了错误。这行:
img = np.double(scipy.misc.imresize(img,[height,width,channels],interp='bilinear',mode = 'RGB'))
和这一行:
img2 = np.double(scipy.misc.imresize(img2,width],interp='bilinear'))
显示的错误,因为在新版本的scipy中不推荐使用 scipy.misc.imresize 。我所做的是我使用了 skimage.transform.resize 而不是 scipy.misc.imresize ,这是推荐的方式,
img = np.double(resize(img,(height,channels)))
和
img2 = np.double(resize(img2,width)))
有效。 但是问题在于,与 scipy.misc.imresize 相比,数据读取过程变得非常缓慢。我以前在 scipy.misc.imresize 的旧版本上进行过测试。 在这方面的任何帮助将不胜感激。谢谢!
P.S。我正在Google Colab上训练模型。
解决方法
您只需复制粘贴imresize的来源:
https://github.com/scipy/scipy/blob/v1.1.0/scipy/misc/pilutil.py#L513
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。