emmmm就是這種連最基本的pickle.load都做不到的亞子
失敗的嘗試：pickle.load()讀取文件錯(cuò)誤_u012813109的博客-CSDN博客?
（報(bào)錯(cuò)都不一樣當(dāng)然解決不了）
后來簡(jiǎn)單地測(cè)試了一下
獲取pkl中數(shù)據(jù)_把數(shù)據(jù)寫入pkl文件，讀取pkl文件_weixin_39947812的博客-CSDN博客
基本成功
確定了pickle.load()是沒有問題的，有問題的是訓(xùn)練得到的pkl文件本身
推測(cè)此為正確解釋：(20200720已解決)_pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,_漫步量化-CSDN博客
問題出在pkl文件格式上，pickle.load()和mmcv.load()都會(huì)報(bào)錯(cuò)，總之就是pkl格式的文件load不出來
因?yàn)槟康氖怯胢mdetection2訓(xùn)練出來的結(jié)果畫pr曲線，所以暫且跳過去尋找別的代碼，但問題最終都出在這里
這兩個(gè)一個(gè)是mmd一個(gè)是mmd2，都報(bào)了一樣的錯(cuò)，只不過都是voc類型數(shù)據(jù)集
所以解決數(shù)據(jù)集格式問題終究是跳不過去的，找了三個(gè)代碼問題出在一個(gè)地方，明早好好看眼這個(gè)：如何畫PR curve (PR曲線)基于COCO格式數(shù)據(jù)集 在maskrcnn_benchmark中 - 知乎
實(shí)在不行就只能從代碼本身查問題，再不濟(jì)就自己寫
? ? 1.30
卡了五天竟然是因?yàn)橐痪湓挍]有認(rèn)真看
【mmdetection繪制PR評(píng)估曲線】基于COCO API_Watson的博客-CSDN博客
其中，result file中的latest.pkl文件是將訓(xùn)練生成的latest.pth文件test.py處理過的，即：python ./tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --out results.pkl
這樣生成的latest.pkl才是用到的文件
