caffe靈活性還是比不上torch，想要快速建立新模型，torch是個不錯的選擇
#

batch size 設定略大則段錯誤

解決方法:
1.不要超過4(廢話)
2.在GPU上跑(又一句廢話)
不過目前就是這樣，好像沒別的辦法了

ImageFolder

在使用 ImageFolder時，如果原始圖片為單通道影象，該函式可能會把影象轉換為3通道，檢視torchvision/datasets/folder.py原始碼，有如下三個函式

def pil_loader(path):
    # open path as file to avoid ResourceWarning (https://github.com/python-pillow/Pillow/issues/835)
 

    with open(path, 'rb') as f:
        with Image.open(f) as img:
            return img.convert('RGB')


def accimage_loader(path):
    import accimage
    try:
        return accimage.Image(path)
    except IOError:
        # Potentially a decoding problem, fall back to PIL.Image
        return pil_loader(path)


def
 
 default_loader(path):
    from torchvision import get_image_backend
    if get_image_backend() == 'accimage':
        return accimage_loader(path)
    else:
        return pil_loader(path)

可知是default_loader呼叫accimage_loader失敗，轉而呼叫pil_loader時預設把所有影象轉化為RGB了。那我們只要寫一個自己的load函式給ImageFolder即可:

from PIL import Image

def  readImg(path)
    return
 
 Image.open(path)

#...

xx.ImageFolder(......,load=readImg)#設定自己的圖片載入函式

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持續更新中。。。