成功解决fp = builtins.open(filename, "rb") OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'F:\\File_Pyt

简介: 成功解决fp = builtins.open(filename, "rb") OSError: [Errno 22] Invalid argument: 'F:\\File_Pyt

解决问题


fp = builtins.open(filename, "rb")

OSError: [Errno 22] Invalid argument:

'F:\\File_Python\\Python_example\x0cast_style_transfer_master\\examples\\content\x8180214(1).jpg'



解决思路


操作系统错误:[errno 22]无效参数:




解决方法


在指定路径前边加上r即可,禁止字符串转义  

1、案例理解

   a = r'test\tddd'

   b= 'test\tddd'

   print(a)

   print(b)

输出结果是:

test\tddd

test    ddd

其中s里面的\t就是使用真实字符\t,而不是转义为制表符


大功告成!


相关文章
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇(一)
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇(一)
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇(二)
Pytorch CIFAR10图像分类 Swin Transformer篇(二)
|
传感器 机器学习/深度学习 编解码
图像配准:基于 OpenCV 的高效实现
在这篇文章中,我将对图像配准进行一个简单概述,展示一个最小的 OpenCV 实现,并展示一个可以使配准过程更加高效的简单技巧。
|
并行计算 PyTorch Linux
大概率(5重方法)解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB
大概率(5重方法)解决RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate ... MiB
9791 0
|
Ubuntu 定位技术 API
python 通过图片(原图)精确获取图片拍摄的位置,时间,设备等信息
python 通过图片(原图)精确获取图片拍摄的位置,时间,设备等信息
python 通过图片(原图)精确获取图片拍摄的位置,时间,设备等信息
|
7月前
|
数据采集 机器学习/深度学习 人工智能
数据驱动智能,智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能
数据驱动智能,智能优化数据——大数据与人工智能的双向赋能
540 4
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 PyTorch
Transformers入门指南:从零开始理解Transformer模型
【10月更文挑战第29天】作为一名机器学习爱好者,我深知在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型的重要性。自从2017年Google的研究团队提出Transformer以来,它迅速成为NLP领域的主流模型,广泛应用于机器翻译、文本生成、情感分析等多个任务。本文旨在为初学者提供一个全面的Transformers入门指南,介绍Transformer模型的基本概念、结构组成及其相对于传统RNN和CNN模型的优势。
11596 1
|
SQL NoSQL 数据库
深度解密 pandas 的行列转换,以及一行变多行、一列变多列
深度解密 pandas 的行列转换,以及一行变多行、一列变多列
768 0
|
机器学习/深度学习 编解码 并行计算
【传知代码】用二维图像渲染3D场景视频-论文复现
mip-NeRF是针对NeRF(Neural Radiance Fields)的改进模型,旨在解决NeRF在不同分辨率下渲染图像时的模糊和伪影问题。mip-NeRF通过引入多尺度表示和圆锥体采样,减少了图像伪影,提升了细节表现力,同时比NeRF快7%,模型大小减半。相比NeRF,mip-NeRF在标准数据集上的错误率降低17%,多尺度数据集上降低60%。此外,它的渲染速度比超采样NeRF快22倍。该模型适用于3D场景渲染和相关应用,具有广阔的发展前景。
310 2
|
Java 测试技术 Web App开发
《手把手教你》系列技巧篇(六十二)-java+ selenium自动化测试-RemoteWebDriver让你的代码与测试分离(远程测试)
【6月更文挑战第3天】本文介绍了在没有本地浏览器的情况下,如何使用RemoteWebDriver进行远程自动化测试。RemoteWebDriver分为客户端和服务端,客户端运行测试代码,服务端启动服务。服务端需要安装JDK、浏览器和对应的WebDriver,并启动selenium-server-standalone.jar。客户端通过URL连接到服务端,并指定预期的浏览器类型。这样,客户端的测试代码就能远程控制服务端的浏览器执行自动化测试。RemoteWebDriver的优点包括跨平台和浏览器测试、提高测试稳定性以及使测试环境和执行代码的机器分离。
880 3
下一篇
oss云网关配置