小编Kar*_*ren的帖子

在 Pytorch 中，我知道某些图像处理转换可以这样组成：

import torchvision.transforms as transforms
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])

就我而言，每个图像都有相应的 YOLO 格式的边界框坐标注释。Pytorch 是否也允许将这些转换应用于图像的边界框坐标，然后将它们保存为新注释？谢谢。

每次发生错误/异常时，我一直尝试.log从 python 发送一个“”文件附件到哨兵，但到目前为止没有成功。Sentry不提供python的附件文档，所以我一直在阅读java附件示例（https://docs.sentry.io/platforms/java/enriching-events/attachments/），这是

import io.sentry.Sentry;
import io.sentry.Attachment;

Attachment fileAttachment = new Attachment("your/path/file.log");

// Global Scope
Sentry.configureScope(scope -> {
  scope.addAttachment(fileAttachment);
});

// Clear all attachments in the global Scope
Sentry.configureScope(scope -> {
  scope.clearAttachments();
});

// Local Scope
Sentry.withScope(scope -> {
  scope.addAttachment(fileAttachment);
  Sentry.captureMessage("my message");
});

尝试使用sentry_sdk（ https://github.com/getsentry/sentry-python/tree/master/sentry_sdk）在python中进行类似的转换，我的代码是：

from sentry_sdk.scope import Scope
from sentry_sdk import configure_scope, push_scope

scope=Scope()
configure_scope(lambda scope: scope.add_attachment(path="sentry.log"))
push_scope(lambda scope: scope.add_attachment(path="sentry.log"))

ps 在 python 中，Attachment()对象是在内部创建的scope.add_attachment()，因此不需要显式赋值。我也尝试过push_scope()但是没有太大效果。

对此问题的任何帮助表示赞赏。

我正在寻找替代方案

pip install -r requirements.txt

可用于从 python 模块安装包。我用过了

subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])

但是，对于安装软件包，此命令似乎仅适用于单个软件包。提前致谢。任何帮助表示赞赏。