1.FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './weights/cnn_000.pt'
解决方法：在代码根目录创建weights文件夹

2.OsError could not found \dataset\test
解决方法：在datasets中创建test文件夹，再创建一些验证码作为测试。

3.Error22...... cnn_000.pt。此错误为跑了一遍报错后重跑发生的
解决方法：删除weights中生成的cnn_000.pt

请问，你这个默认还是在CPU上跑的吧？怎么默认到GPU上训练呢？？

这里我采用了1w的训练集，跑了100个epoch，验证码是五位数字+小写+大写字母混合型，正确率只有20%不到，需要改变神经网络模型吗？

现在的话 准确度到了85了 但是始终上不去了
可以问一下具体的超参以及训练集数据集的大小吗？

RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor) should be the same

File "D:/Program Files/pycharm-professional-2018.1/project/captcha_identify.torch-master/train.py", line 51, in main
acc = test.test_data("./weights/cnn_%03g.pt" % epoch)
File "D:\Program Files\pycharm-professional-2018.1\project\captcha_identify.torch-master\test.py", line 56, in test_data
test_dataloader = datasets.get_test_data_loader()
File "D:\Program Files\pycharm-professional-2018.1\project\captcha_identify.torch-master\datasets.py", line 47, in get_test_data_loader
return DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 213, in init
sampler = RandomSampler(dataset)
File "D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\utils\data\sampler.py", line 94, in init
"value, but got num_samples={}".format(self.num_samples))
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0

请教一下 这个 num_samples 设置多少呀

if not isinstance(self.num_samples, int) or self.num_samples <= 0:

直接运行后会弹以下报错
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0
我将captcha_identify.pytorch-master\datasets.py 第47行的
return DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True) 的True改为False后弹出新的报错
报错信息：ZeroDivisionError: division by zero
似乎是test.py 中第78行的 return 100 * correct / total 引起的

运行train.py的时候出现报错 请问是哪里问题呢

图片生成脚本中生成的图片的size为60x160，用vgg或resnet模型时，是否需要transforms.resize图片大小为224x224?

找了好久资料都不知道怎么用GPU训练，一些设置也改了

-- coding: UTF-8 --

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import datasets
from models import *
import torch_util
import os, shutil
import argparse
import test
import torchvision
import settings

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1"

Hyper Parameters

num_epochs = 300
batch_size = 20
learning_rate = 0.001

device = torch_util.select_device()
device = torch.device("cuda:0")

def main(args):
cnn = CNN().to(device)

cnn.train()
criterion = nn.MultiLabelSoftMarginLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(cnn.parameters(), lr=learning_rate)

if args.resume:
    cnn.load_state_dict(torch.load(args.model_path, map_location=device))

max_acc = 0
# Train the Model
train_dataloader = datasets.get_train_data_loader()

验证集上正确率一直是0可能是什么情况导致的，batch_size=128, RES101.

请问这是正常情况吗？用的代码中的默认参数，模型也从CNN改成了RESNET18，结果还是一样