03 2021 档案
摘要：1.torch.eq out = torch.eq(input, other) 功能： 比较两个张量的元素是否相同 参数： input：输入的张量 other: 用于比较的张量 out: 输出元素为True或者是Flase的张量 例子： 例子1： >>> torch.eq(torch.tensor(
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摘要：## 在torch中softmax的使用在torch中softmax的使用 在哪一维度上进行softmax操作，哪一维度的值之和为1 class Fc(nn.Module): def __init__(self, in_channel, out_channel): super(Fc, self)._
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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：下载extundelete sudo apt-get install extundelete 获取大概删除时间点之后文件。（假设是11点26删除的文件，恢复11点25以后误删的文件）。 date -d "2021-03-15 11:25:00" +%s 如果不确定几点几分直接 date -d "20
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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：pytorch输入数据PipeLine一般遵循一个“三步走”的策略，一般pytorch 的数据加载到模型的操作顺序是这样的： ① 创建一个 Dataset 对象。必须实现__len__()、getitem()这两个方法，这里面会用到transform对数据集进行扩充。 ② 创建一个 DataLoad
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摘要：有一个（类）损失函数名字中带了with_logits. 而这里的logits指的是,该损失函数已经内部自带了计算logit的操作， 无需在传入给这个loss函数之前手动使用sigmoid/softmax将之前网络的输入映射到[0,1]之间 来自：https://blog.csdn.net/u0106
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摘要：import torch a = [torch.arange(12).reshape(3, 4)] print(a) b = torch.cat(a, dim=0) print(b) 使用torch.cat去除[]
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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：np.mean(data, axis=0) 假如data为2维数组，形如（3, 4），此时axis= 0的操作其实等价为 在轴0处求平均，然后执行np.squeeze操作 图形解释： data = np.arange(12).reshape(3, 4) mean = np.mean(data, ax
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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：nn.Sequential用法 将多个模块进行封装 layer = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=128, out_channels=64,kernel_size) nn.Sequential内部实现了forward功能，可以直接调用 例如： x = tor
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摘要：普通字典（dict） 遍历字典，返回数据，和定义字典时的字段顺序，不一致。 按顺序插入，遍历时，不顺序返回。 有序字典(collections.OrderedDict) 遍历字典，返回数据，和定义字典时数据顺序，一致。 按顺序插入，遍历时，按顺序返回。 注：python3.6以后版本无区别！！！！！
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