05 2021 档案
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：1..data() 将变量(Variable)变为tensor,将requires_grad设置为Flase a = torch.tensor([1.0], requires_grad=True) b = a.data print(b, b.requires_grad) ## 输出为： tensor
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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：####1. BN层 torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) 输入：, 对应nu
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摘要：一、 函数解释 clone() 返回一个新的tensor，这个tensor与原始tensor的数据不共享一个内存(也就是说， 两者不是同一个数据，修改一个另一个不会变)。 requires_grad属性与原始tensor相同，若requires_grad=True，计算梯度，但不会保留梯度，梯度会与
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