03 2022 档案
摘要：import tqdm 使用tqdm模块，可以在漫长的for循环加上一个进度条，显示当前进度百分比。 将tqdm写在迭代器之外即可：tqdm(iterator) for i in tqdm(range(len(list))) # 或者 for i in trange(len(list)) 参考： h
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摘要：部分数据输出为NaN，处理这部分异常数据使用isnan()函数 方法一：使用np.nan import numpy as np if z == np.nan: print('error') 方法二： from math import isnan isnan(z) 参考： https://www.cn
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摘要：import json 函数 json.dumps() json.dumps()函数是将字典转化为字符串 json.loads() json.loads()函数是将字符串转化为字典 注意： 从json文件读取多层嵌套的字典，每一层都需要进行json.loads()。 区分是字符串还是字典，看输出的键
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摘要：Pandas 即Python Data Analysis Library，是为了解决数据分析而创建的第三方工具，它不仅提供了丰富的数据模型，而且支持多种文件格式处理，包括CSV、HDF5、HTML 等，能够提供高效的大型数据处理。 另外，csv模块也同样可以进行csv文件读写。 import pan
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摘要：数据转换 1.numpy->tensor data2 = torch.tensor(data1) 2.tensor->numpy 非训练数据（训练结束后的tensor）的转换： data2 = np.array(data1) 如果是训练过程中需要转换，则： data2 = data1.cpu().d
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摘要：## 路径与文件查看 `wget xxx` 下载xxx `ls` 查看目前路径下文件 `cd xxx` 跳转到xxx路径 `du -csh ./*` 查看文件夹所占存储容量 `ln -s xxxa xxxb` 在b创建a的软链接 ## conda `conda deactivate` 退出环境 `c
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摘要：RuntimeError: Input type (torch.cuda.HalfTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 模型输入的数据类型要与模型参数的数据类型一致。 torch.cuda.HalfTe
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摘要：使用pdb模块辅助python调试。 import pdb 断点模式 在需要调试的语句前设置断点，加入这行代码： pdb.set_trace() 程序运行到这就会进入断点调试模式。 | 输入 | 作用 | | | | |n|运行下一步| |s x|进入某个函数x| |c|跳到下一个断点| |p x|
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摘要：python常常用opencv模块来处理图像。 import cv2 as cv 读取图片：imread() 默认按照彩色三通道读取： img = cv2.imread(path) 读取灰度图： img = cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 色彩空间转换：
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摘要：PyTorch框架中常用torchvision模块来辅助计算机视觉算法的搭建，transforms用于图像的预处理。 from torchvision import transforms 预处理操作集合：Compose rans = transforms.Compose([ transforms.T
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摘要：在训练模型时，经常遇到需要采用多个策略同时跑的情况，直接运行的话比较费时，只要CPU和GPU支持，可以通过Linux的screen命令多终端并行，大大提升效率。 创建： screen -S name 退出/离线： 键盘：(ctrl) + a + d 或者输入： screen -d name 删除 s
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摘要：拆分数据集train&test from sklearn.model_selection import train_test_split 可以按比例拆分数据集，分为train和test x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y
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