基于卷积神经网络识别动漫人物

'utf-8' codec can't decode byte 0xba in position 14: invalid start byte怎么解决

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Docode把你自己输入的字符串转变下格式

要解决基于卷积神经网络识别动漫人物的问题,需要先确定输入数据的编码方式。对于utf-8编码方式,byte 0xba的位置14出现了无效的开始字节,这意味着数据可能不是utf-8编码。

为了解决这个问题,我们可以将输入数据重新编码。可以使用utf-8编码链来将数据重新编码为utf-8格式,同时保证数据的完整性。具体步骤如下:

  1. 使用utf-8编码链将原始数据重新编码为utf-8格式。
  2. 将重新编码后的utf-8数据与原始数据进行比较,找到出现错误的字节。
  3. 将出现错误的字节替换为正确的utf-8字节,以保证数据的正确性。

接下来,我们可以将重新编码后的utf-8数据输入到卷积神经网络中进行训练。

```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler

读取动漫人物数据

data = pd.read_csv("data.csv")

对数据进行编码

data['Byte 0xba'] = data['Byte 0xba'].astype(str).apply(lambda x: x.split()[0], axis=1)

将数据分成训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['Byte 0xba'], data['Byte 0xba'], test_size=0.2, random_state=42)

使用StandardScaler对数据进行归一化处理

scaler = StandardScaler() X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

将数据输入到卷积神经网络中

model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3))) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(192, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(192, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(192, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(192, (3, 3), activation='relu')) model.add(Conv2D(3, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2D((2, 2))) model.add(Conv2D(3, (3, 3), activation='relu')) model.add(MaxPooling2

编码不一致才会报这个错误，设置一下utf-8

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