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摘要: 示例 废话不多说直接给例子: 输出结果: 简化代码 一般而言argparse都是写在 main.py 里的,但是有时参数设置有很多, main.py 就显得很臃肿,所以可以考虑将参数设置单独写在一个文件里。示例如下: 文件结构 config.py main.py 输出结果和上面的一样一样的。 微信公 阅读全文
posted @ 2019-03-12 10:51 marsggbo 阅读(4861) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch dataprocess/ Pytorch系列: "PyTorch系列(一) PyTorch使用总览" "PyTorch系列(二) PyTorch数据读取" "PyTorch系列(三) PyTorch网络构建" "P 阅读全文
posted @ 2019-03-08 16:42 marsggbo 阅读(8477) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 之前用过sklearn提供的划分数据集的函数,觉得超级方便。但是在使用TensorFlow和Pytorch的时候一直找不到类似的功能,之前搜索的关键字都是“ pytorch split dataset ”之类的,但是搜出来还是没有我想要的。结果今天见鬼了突然看见了这么一个函数 torch.utils 阅读全文
posted @ 2019-03-08 16:37 marsggbo 阅读(48336) 评论(4) 推荐(9) 编辑
摘要: 原文:https://yq.aliyun.com/articles/63517?spm=a2c4e.11153940.blogcont63035.15.12011c3fddklk0 上篇的 "大白话Docker入门(一)" 让我们认识了docker,知道docker大概是怎么玩的。初步的印象可能会让 阅读全文
posted @ 2019-03-08 16:21 marsggbo 阅读(451) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文:https://yq.aliyun.com/articles/63035 随着docker现在越来越热门,自己也对docker的好奇心也越来越重,终于忍不住利用了一些时间把docker学习一遍。目前的资料不少,但是由于docker的发展较快,每个团队对docker的关注点也并不相同,大部分的文 阅读全文
posted @ 2019-03-08 16:16 marsggbo 阅读(472) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 方法很简单,你只需要将模型最后的全连接层改成Sequential即可。 import torch from torchvision import models # load data x, y = get_data() ... model = models.VGG16(pretrained=True 阅读全文
posted @ 2019-03-05 21:29 marsggbo 阅读(3546) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ,或属性选择( Attribute Selection ) ,是指从全部特征中选取一个特征子集,使构造出来的模型更好。 (2) 阅读全文
posted @ 2019-03-04 21:49 marsggbo 阅读(745) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 前言 上文介绍了数据读取、数据转换、批量处理等等。了解到在PyTorch中,数据加载主要有两种方式: 1. 自定义的数据集对象 。数据集对象被抽象为 类,实现自定义的数据集需要 继承Dataset 。且须实现\_\_len\_\_()和\_\_getitem\_\_()两个方法。 2. 利用torc 阅读全文
posted @ 2019-03-03 21:30 marsggbo 阅读(1227) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ​ ​ ​ MARSGGBO♥原创 2019 3 2 阅读全文
posted @ 2019-03-02 19:40 marsggbo 阅读(298) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ```python class TensorsDataset(torch.utils.data.Dataset): ''' A simple loading dataset - loads the tensor that are passed in input. This is the same as torch.utils.data.TensorDataset exce... 阅读全文
posted @ 2019-03-01 22:48 marsggbo 阅读(3765) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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