10 2021 档案
摘要：1 tensor.clone() clone(memory_format=torch.preserve_format)→ Tensor 返回tensor的拷贝，返回的新tensor和原来的tensor具有同样的大小和数据类型。 原tensor的requires_grad=True clone()返回
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摘要：import numpy as np a = np.ones(5) b = torch.from_numpy(a) np.add(a, 1, out=a) print(a) print(b) print(a) a = torch.ones(5) print(a)b = a.numpy()print(
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摘要：bool转化为01 array = np.array([True, False])array.astype(int) 01-> bool b = np.array([1,0,1,0,0])b.astype(bool)``
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摘要：torch.clamp(input, min, max, out=None) 将输入input张量每个元素的范围限制到区间 [min,max]，返回结果到一个新张量。 input (Tensor) – 输入张量min (Number) – 限制范围下限max (Number) – 限制范围上限out
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摘要：isinstance() 函数来判断一个对象是否是一个已知的类型，类似 type()。 isinstance() 与 type() 区别： type() 不会认为子类是一种父类类型，不考虑继承关系。 isinstance() 会认为子类是一种父类类型，考虑继承关系。 如果要判断两个类型是否相同推荐使
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摘要：torch.cuda.is_available()cuda是否可用； torch.cuda.device_count()返回gpu数量； torch.cuda.get_device_name(0)返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device()返回当前设
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摘要：该指令可实时查看gpu使用情况 watch -n1 gpustat
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摘要：kill命令格式：kill -Signal pidpid是进程号，可以用 ps 命令查出 signal是发送给进程的信号， 默认参数下，kill 发送SIGTERM（15）信号给进程，告诉进程，你需要被关闭，请自行停止运行并退出。kill -9 发送SIGKILL信号给进程，告诉进程，你被终结了，请
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摘要：（1）np.save()和np.load() #存储数组数据, .npy文件import numpy as np import osos.chdir(r'C:\python数据分析')ar = np.random.rand(5,5)print(ar)np.save('arraytest.npy',a
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摘要：(1)list转array np.array(a) (2)array 转list a.tolist()
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摘要：import numpy as np a = np.random.randint(-5, 5, (1, 10)) c=np.sum(a>=1) #条件为大于等于1 print ("随机数组a : "+str(a)) #输出数组a print ("大于等于1的个数: "+str(c)) #输出满足条件
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