08 2020 档案
摘要：今天写了一个批量读取并显示图片的代码，当做练习，方便以后拿来使用。 import imageio import os import matplotlib.pyplot as plt filepath ="F:/相册/自己/" filename = os.listdir(filepath) for i
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摘要：因为项目需要把CT图像中骨头更加明确的显示出来，且还需要保存nii文件，所以查了一些资料，在这里做一下笔记，方便以后使用。代码如下： import nibabel as nib import numpy as np import SimpleITK as sitk center = 350 # 窗位
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摘要：import yaml #向yaml文件中写 with open("E:\个人\ rename.yaml", 'w') as f: project = {'在远方':"1214", "宁夏":"银川","test":'txt'} yaml.dump(project,f) #读取yaml文件中的内容
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摘要：这篇博客来自csdn，完全用于学习。 Introduce 在pytorch中，torch.nn.Module模块中的state_dict变量存放训练过程中需要学习的权重和偏执系数，state_dict作为python的字典对象将每一层的参数映射成tensor张量，需要注意的是torch.nn.Mod
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摘要：这个总结来自：博客 os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称
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摘要：1、os.path.splitext()是用来分离文件名与扩展名； 2、os.path.basename()他返回的是一个base name，我认为就是路径最后一个文件名。 import os fname = "D:\\Python\\fig\\data.txt" files = "D:/file/
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