随笔分类 - Python
摘要：python的Tqdm模块 Tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。 我的系统是window环境，首先安装python，接下来就是pip。 pip安装： 在python根目录下创建
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摘要：model.train() tells your model that you are training the model. So effectively layers like dropout, batchnorm etc. which behave different on the train
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摘要：Pytorch 为什么每一轮batch需要设置optimizer.zero_grad 根据pytorch中的backward()函数的计算，当网络参量进行反馈时，梯度是被积累的而不是被替换掉；但是在每一个batch时毫无疑问并不需要将两个batch的梯度混合起来累积，因此这里就需要每个batch设置
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摘要：IPC机制 from multiprocessing import Queue, Process """ 研究思路 1.主进程跟子进程借助于队列通信 2.子进程跟子进程借助于队列通信 """ def producer(q): q.put('很高兴为您服务') def consumer(q): pri
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摘要：队列Queue模块 """ 管道:subprocess stdin stdout stderr 队列:管道+锁 队列:先进先出 堆栈:先进后出 """ from multiprocessing import Queue # 创建一个队列 q = Queue(5) # 括号内可以传数字 标示生成的队列
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摘要：进程互斥锁 多个进程操作同一份数据的时候，会出现数据错乱的问题 针对上述问题，解决方式就是加锁处理:将并发变成串行，牺牲效率但是保证了数据的安全 from multiprocessing import Process, Lock import json import time import rand
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摘要：Pytorch torchvision.utils.make_grid()用法 make_grid的作用是将若干幅图像拼成一幅图像。其中padding的作用就是子图像与子图像之间的pad有多宽。 这是padding为0的结果 这是padding为2的结果 在需要展示一批数据时很有用。————————
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摘要：使用pytorch的小伙伴们，一定看过下面这段代码 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) 那么，这里的 下划线_ 表示什么意思？ 首先，torch.max()这个函数返回的是两个值，第一个值是具体的value（我们用下划线_表示），第二个值是value所
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摘要：N: batch; C: channel H: height W: width Caffe 的Blob通道顺序是：NCHW; Tensorflow的tensor通道顺序：默认是NHWC， 也支持NCHW，使用cuDNN会更快; Pytorch中tensor的通道顺序：NCHW TensorRT中的t
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摘要：1. run_predict.py import torch, torchvision import detectron2 from detectron2.utils.logger import setup_logger setup_logger import numpy as np import
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摘要：代码开启进程和线程的方式，代码书写基本是一样的，你学会了如何开启进程就学会了如何开启线程 from multiprocessing import Process import time def task(name): print('%s is running'%name) time.sleep(3)
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摘要：SIGAI特约作者 尹相楠 里昂中央理工 在读博士 提到 hook，我首先想起的是动画《小飞侠》里滑稽的 captain hook，满满童年的回忆促使我 P 了张题图：虎克船长勾着 PyTorch 的 logo。同时想起的还有大名鼎鼎的胡克定律：Hooke's law（虽然不是一个 hook），当年
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摘要：Partially execute a model: Sometimes you may want to obtain an intermediate tensor inside a model, such as the input of certain layer, the output befo
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摘要：前言 with 语句适用于对资源进行访问的场合，确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作，释放资源，比如文件使用后自动关闭／线程中锁的自动获取和释放等。 问题引出 如下代码： file = open("１.txt") data = file.read() file.close() 上
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摘要：作者：张皓，南京大学，编辑：机器学习实验室 众所周知，程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料，其中大部分是代码段。然而，这项工作常常令人心累身疲，耗费大量时间。所以，今天小编转载了知乎上的一篇文章，介绍了一些常用PyTorch代码段，希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助！ 本文代码基于
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摘要：python函数注释,参数后面加冒号:,函数后面的箭头→是什么？ python的函数注释： def f(text:str,max_len:'int>0'=80) ->str: """这个是函数的帮助说明文档，help时会显示""" return True """ 函数声明中，text:str tex
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摘要：首先，给出官方文档的链接： https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.gather.html?highlight=gather#torch.gather 然后，我用白话翻译一下官方文档。 gather，顾名思义，聚集、集合。有点像军训的时候，排队
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摘要：前言 本文对PyTorch的.view()方法和.reshape()方法还有.resize_()方法进行了分析说明，关于本文出现的view和copy的语义可以看一下我之前写的文章，传送门： 深浅拷贝对比：图文代码浅谈Python中Shallow Copy(浅拷贝)和DeepCopy(深拷贝)的区别
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摘要：路由层 路由匹配 # 路由匹配 url(r'test',views.test), url(r'testadd',views.testadd) """ url方法第一个参数是正则表达式 只要第一个参数正则表达式能够匹配到内容 那么就会立刻停止往下匹配 直接执行对应的视图函数 你在输入url的时候会默认
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