随笔分类 - Python 学习笔记
摘要：1. 背景 Python在一些数据可视化的过程中需要使用 plt 函数画柱状图和折线图。 2. 导入 3. 柱状图 4.折线图 5.保存
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摘要：1.背景 在python中，通常需要使用排序函数。而对字典针对一个键值进行排序会经常使用到。记录sorted 函数的键值排序用法。 2.代码 data 一个list，list 中的元素由字典组成 如果需要对每个字典中的rate值进行从低到高排序，代码如下：
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摘要：1. 背景 在深度学习的任务中，通常需要比较复杂的参数以及输入输出配置，比如需要不同的训练data，不同的模型，写入不同的log文件，输出到不同的文件夹以免混淆输出 常用的parser.add（）方法非常占用代码空间，而且输入输出配置无法通过文件更改，只能通过命令行参数改变。 docopt 库提供了
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摘要：Conv1d(in_channels，out_channels，kernel_size，stride=1，padding=0，dilation=1，groups=1，bias=True) filters:卷积核的数目(即输出的维度) kernel_size:整数或由单个整数构成的list/tuple
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摘要：1.背景 在python运行一些，计算复杂度比较高的函数时，服务器端单核CPU的情况比较耗时，因此需要多CPU使用多进程加快速度 2.函数要求 笔者使用的是：pathos.multiprocessing 库，进度条显示用tqdm库，安装方法： 安装完成后 3.代码 定义一个 函数 F [ X ] ,
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摘要：1. 背景 在深度学习的任务中，通常需要比较长时间的训练，因此我们会选择离开电脑。笔者在跟踪模型表现， 观察模型accuracy 以及 loss 的时候，比较传统的方法是在控制台print输出或者直接使用tensorboard。 但如果是你需要远程观察模型表现，那一个时刻记录的log 文件就非常重要
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摘要：1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch.Tensor tensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor
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