随笔分类 - python基础
摘要：生成配置文件 $jupyter notebook --generate-config 会返回一个存放jupyter_notebook_config.py的路径 生成密码 打开ipython，创建一个密文的密码： [root@datanode1 ~]# ipython In [1]: from not
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摘要：torch.manual_seed(seed) # 为CPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed(seed) # 为当前GPU设置随机种子 torch.cuda.manual_seed_all(seed) # if you are using multi-GPU，为所有GPU设
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摘要：假如输入数据是4维的 a = torch.randn(3, 4, 5, 6) y = a[..., 0] # 取第四个维度的第0个 上面操作等同于 y = a[:, :, :, 0]
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摘要：#复制文件： shutil.copyfile("oldfile","newfile") #oldfile和newfile都只能是文件 shutil.copy("oldfile","newfile") #oldfile只能是文件，newfile可以是文件，也可以是目标目录 #复制文件夹： shutil
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摘要：# 加载数据成字典（读） with open(annotations_file, "r") as fa: annotations = json.load(fa) # 上载数据成序列（写） with open("annotation/train_annotation.json", 'w') as fp
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摘要：举例说明： 1. 对于列表，字典的解包 # *取列表，元组元素 ls = [1, 2, 3, 4] print(*ls) # **取字典值 dic = {"key1": 1, "key2": 2} print('{key1}, {key2}'.format(**dic)) [注意]：使用**解包时必
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摘要：1. 随机选择 使用random包 从列表里随机选出一个元素 from random import choice ls = [1, 2, 3, 4] print(choice(ls)) 2. 随机抽样 从列表里随机抽出出一组元素，不放回抽样 import random ls = [1, 2, 3,
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摘要：原文链接：https://www.runoob.com/python/att-string-format.html
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摘要：
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摘要：解决方法 angle = torch.where(torch.isnan(angle), torch.full_like(angle, 0), angle) print(torch.any(torch.isnan(angle))) torch.where(condition, x, y) 参数1；判
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摘要：当子类与父类存在相同的函数名时，子类的函数就会重写父类的函数。 如果还是想用父类的函数，可以通过super函数强制调用父类函数。但是当子类与父类存在相同的函数名时，子类的函数仍会重写父类的函数。 验证结论1： class A(): def __init__(self): pass def print
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摘要：python中reduce 与map的用法 reduce的工作过程是： 在迭代sequence(tuple ，list ，dictionary， string等可迭代物)的过程中， 首先把前两个元素传给 函数参数，函数加工后， 然后把得到的结果和第三个元素作为两个参数传给函数参数， 函数加工后得到的
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摘要：Pytorch ：list, numpy.array, torch.Tensor 格式相互转化 同时解决 ValueError:only one element tensors can be converted to Python scalars 问题 - torch.Tensor 转 numpy
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摘要：使用方法： from abc import abstractmethod 1.含abstractmethod的方法由子类的相同函数重写 举例： from abc import abstractmethod class BaseModel(object): def __init__(self): se
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摘要：class Foo(): def __init__(self, x): print("this is class of Foo.") print("Foo类属性初始化") self.f = "foo" print(x) class Children(Foo): def __init__(self):
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摘要：将一个文件夹变成了一个包 可以通过文件夹名.函数调用__init__.py里的函数 例如： -文件夹（net） -py文件（__init__.py） -py文件（main.py） 文件存储格式如上所示 __init__.py def get(): return 0 main.py from net
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摘要：conda create --name python2 python=2.7 ##创建一个新的python环境，python版本为2.7，环境名称为python2 conda info -e ##显示已创建的环境，会列出所有的环境名和对应路径 conda activate python2 ##切换到
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摘要：size计算矩阵中所有元素的个数； .shape返回维度值，返回一个元组 len()可以想象成数据长度/条数，即数据的行数 输入： a = np.array([[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4]]) print(len(a)) print(a.size) print(a.shape
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摘要：with open(file, 'r') as f:语句的参数
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摘要：打开.npy文件 import pickle # 注意使用rb打开二进制文件 f = open('data/NTU-RGB-D/xsub/train_data.npy','rb') data = pickle.load(f) print(data) 打开.npy文件 test=np.load('da
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