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我需要一个函数来改变给定数量的照片的大小，使用所有可用的计算能力。我发现我可以parallel为此使用函数，但我不知道如何正确使用它。

这是我的代码：

但是当我尝试调用parallel函数时，它每次都会失败，例如进度条变为 100%，但没有完成任何工作。有人可以帮我理解我做错了什么吗？

我发现如果我尝试tqdm在 miniconda 环境（pip insall tqdm）中安装，它会失败，然后错误也会持续存在pip

更新

我尝试了很多测试，我得出的结论是在miniconda环境conda中pip安装冲突。

重现步骤：

测试：pandas 和 fastai 有吗？

现在尝试通过 conda 安装 opencv

现在如果我尝试pip install，我会得到错误：

现在通过 pip 进行的所有安装都已损坏：

还：

我的结论是 conda install 可能与 pip install 冲突......

不确定是否仅在使用时conda install opencv

我发现的方法是将opencv安装为最后一个包，一旦使用我可能会缺少参考：

所以我应该首先通过 pip 安装所有软件包，最后是 opencv ...

如何解决本地 conda 环境中的冲突？

试图查看https://github.com/ContinuumIO/anaconda-issues/issues/1429 但仍无法解决问题。

我无法继续安装我需要的所有软件包（一些通过 conda，一些通过 pip）

注意 python 正确指向本地环境：

conda --version conda 4.7.5

使用 Mac OS Mavericks 10.9.5（如果重要）

我有一组不同尺寸的图像，如 1024、2048、4056 和不同的分辨率，并且保存在一个文件夹中。我有另一组分辨率非常低且大小为 1024 的图像。我想要做的是，当我将低分辨率图像作为模型的输入时，它应该给我文件夹中所有匹配的高分辨率图像。我很感激在使用方法或模型方面提出的任何建议。

先感谢您

一般来说，深度学习的菜鸟。

我正在尝试使用命令在图像数据集上训练我的模型

它训练了 4 个 epoch，最后失败了，结果如下

我意识到还有其他线程报告此错误，但它们都没有引用命令

这里唯一的输入是fastai.basic_train.Learner类型的对象learn 、epoch数和最大学习率。我不明白我要去哪里错了。

我有两个设置 - 一个大约需要。运行 10 分钟，另一个在一个小时后仍在运行：

10米：

未完结：

这都是从其他人的代码中复制和破解的，所以有些部分我不明白。但最令人困惑的是为什么一个会比另一个快得多。我想使用第二个选项，因为它更容易理解，我可以换掉预训练模型来测试不同的模型。

我是快速人工智能的新手。我为数据束定义了我自己的转换 pad3d，并使用我自己的自动编码器模型创建和训练了一个学习器。但是当我们要导出学习者时，我遇到了一个错误：

我看过这两个帖子

https://forums.fast.ai/t/learn-export-not-working-with-gans/42195/12

https://github.com/fastai/fastai/issues/1540

在后一篇文章中，我觉得是因为我的代码包含自定义函数如下：

我在导出之前重新运行了函数的定义，但它也可以正常工作。那里似乎没有一个可以帮助我解决我的问题。

任何人都可以帮助解决这个问题非常感谢。

在我使用 load_learner 加载模型后，我正在使用 googlecolab (gpu) 上的 fastai train 进行文本分类 (NLP) 模型，但当我更改 cpu 使用情况时，我收到错误“RuntimeError: _th_index_select 在 CPUType 上不支持一半”有什么方法可以预测cpu使用结果吗？

例如，compose 包在 fastai.train 中

所以我做不到

而我不得不做

如何搜索特定包的位置？

我正在使用 fastai ==0.7.0 当我尝试运行此代码时，每次都会抛出此错误。

尝试使用 fastai 的 language_model_learner：

错误：