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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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pythonのgenerate処理でsegmentation faultが出て、原因が不明

kutu

総合スコア257

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投稿2020/06/10 07:36

お世話になっております。
表題の件でわからず、困っております。
下位ディレクトリのtest_A,test_Bから画像を読み出し比較していく処理ですが、
どの部分が違反しているか、
おわかりになる方いらっしゃいましたらよろしくお願いします

cuda = True if torch.cuda.is_available() else False generator = GeneratorUNet(in_channels=3) if cuda: generator = generator.cuda() generator.load_state_dict(torch.load("saved_models/%s/generator_%s.pth" % (opt.dataset_name, opt.saved_name), map_location='cpu')) transforms_ = [ transforms.Resize((256, 256), Image.BICUBIC), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5)), ] test_A, test_B = make_datapath_list(opt, phase='test') dataloader = DataLoader( ImageDataset(test_A, test_B, opt, transforms_=transforms_), batch_size=opt.batch_size, shuffle=True, ) Tensor = torch.cuda.FloatTensor if cuda else torch.FloatTensor for i, batch in enumerate(dataloader): real_A = Variable(batch["A"].type(Tensor)) real_B = Variable(batch["B"].type(Tensor)) ------ ココでsegmentation fault ------ fake_B = generator(real_A) -------------------------------------- img_sample = torch.cat((real_A.data, fake_B.data, real_B), 0) save_image(img_sample, "results/{}/{}.png".format(opt.dataset_name, i), nrow=3)

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