设km为用keras的网络，km.layers得到该网络各层组成的列表。
获取第0层 km.layers[0]
获取第0层网络的类型type(km.layers[0])
获取第0层网络的信息 km.layers[0].get_config()
获取第0层网络的权重参数（如果有的话） km.layers[0].get_weights()[0]
pytorch 载入预训练网络部分权重
首先weight_dict = torch.load(‘path_to_weight’)读取预训练网络的权重键值。
然后获取当前网络的权重键值
model_dict = model.state_dict() #model为当前定义的网络
最关键一步，根据键命名筛选出需要载入的部分权重。当前网络中要载入权重的部分，命名要与预训练网络相同
weight_dict = {k:v for k, v in weight_dict.items() if k in model_dict}
更新当前网络的键值字典
model_dict.update(weight_dict)
最后载入该键值字典到网络中
model.load_state_dict(model_dict)
Markdown基本使用
标题
# 一级标题（最大的标题）
## 二级标题
…
###### 六级标题（markdown支持的最低标题）
列表
列表分有序和无序列表。有序列表是前面有序号的，用数字和. 表示（注意符号和文字间要有空格）
1. 第一项
2. 第二项
无序列表是子项前面显示的为黑点而不是数字。用*（星号）+（加号）或者-（减号）表示
– 第一项
– 第二项
嵌套列表。子项要以一个制表符或者4个空格缩进
* 大类
1. A
– b
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***
python调用cv2.imshow出现错误The function is not implemented
错误信息为
cv2.error: OpenCV(4.2.0) C:\projects\opencv-python\opencv\modules\highgui\src\window.cpp:717: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvWaitKey'
解决方式是pip 安装 opencv-contrib-python
pip install opencv-contrib-python