小编Cop*_*OfA的帖子

我一直在使用 urllib.request.FancyURLOpener() 从 URL 检索图像。我的代码是这样的：

class MyOpener(FancyURLopener):
    version = "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 5.1; it; rv:1.8.1.11) Gecko/20071127 Firefox/2.0.0.11"

myopener = MyOpener()

myopener.retrieve(source_url, saved_img_path)

但是，当我实例化 MyOpener() 对象时，我收到以下警告：

DeprecationWarning: MyOpener style of invoking requests is deprecated. Use newer urlopen functions/methods

我应该使用什么方法？

我有一个用于训练和测试数据集的 csv 文件，其中包含文件位置和标签。该数据框的头部是：

df.head()
Out[46]: 
             file_path  label
0  \\images\\29771.png      0
1  \\images\\55201.png      0
2  \\images\\00715.png      1
3  \\images\\33214.png      0
4  \\images\\99841.png      1

我的文件路径有多个位置，但空间有限，因此无法将它们复制到 \0 和 \1 文件夹位置。如何使用此数据框创建 pytorch 数据加载器和/或数据集对象？

我有一个 C 程序，它调用一个大型 C++ 库的 C++ 包装器。C++ 库的功能之一是提供一些预测，这些预测将在 C 中使用。我想知道我应该在哪里free或delete内存中。这是一些示例代码。

cpp_wrapper.cpp

#include "cpp_wrapper.h"


uint8_t * run_model(struct_with_model model_struct, const double * input_data) {
  // the model_struct is new'd in C++ in an earlier method

  // I have a method to convert the input data to std::vector for use in C++ code
  std::vector<double> data = get_data(input_data); 

  model_struct->model->LoadData(data);

  model_struct->model->run();

  std::vector<uint8_t> predictions = model_struct->model->GetPredictions();

  std::unique_ptr<uint8_t[]> classValues (new uint8_t[predictions.size()]);

  memcpy(classValues.get(), predictions.data(), sizeof(uint8_t) * predictions.size());

  model_struct->model->ClearData(); //clears data from model for future …