摘要：1.nvidia -smi 可以查看到当前显卡的memory,可以选择memory剩余多的跑代码 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="2"#指定在哪块卡上跑代码2.由于非正常退出会导致即使代码停止运行，但是占着的memory依然在。那么需要 ps -aux上面这个
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摘要：print 'Regular dictionary:' d2={} d2['a']='A' d2['b']='B' d2['c']='C' d3={} d3['c']='C' d3['a']='A' d3['b']='B' print d2==d3 print 'OrderedDict:' d4=c
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摘要：import os import imageio import datetime # print(datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")) import os path_01 = '/root/userfolder/SRFBN_CV
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摘要：详见： https://blog.csdn.net/weixin_45406805/article/details/106933223?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-1.control&de
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摘要：PSNR：Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比，单位是dB，数值越大表示失真越小。PSNR是最普遍和使用最为广泛的一种图像客观评价指标，然而它是基于对应像素点间的误差， 即基于误差敏感的图像质量评价。由于并未考虑到人眼的视觉特性（人眼对空间频率较低的对比差异敏感度较高，人
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摘要：ubuntu 16 python3.6 print('中文') UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128) 首先 import sysprin
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摘要：转载自：https://blog.csdn.net/NCU_wander/article/details/105529494 1、** list变量前面加星号，字典变量前面加两个星号；是将其作为参量进行传递，传递进去之后仍然保持其原字典或者list的原性质；最为常见的就是argparse模块中的参数
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摘要：一、概念理解 1、json.dumps()和json.loads()是json格式处理函数（可以这么理解，json是字符串） (1)json.dumps()函数是将一个Python数据类型列表进行json格式的编码（可以这么理解，json.dumps()函数是将字典转化为字符串） (2)json.l
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摘要：isinstance()是一个内置的函数（BIF）。 它允许某个特定标识符是否包含某个特定类型的数据 如判断某个对象是不是列表、字典、整型等 >>> a = [1,2,3]>>> b = 123>>> c = {1:2,2:3}>>> isinstance(a,list)True>>> isinst
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摘要：1.绝对路径 绝对路径是指文件在硬盘上真正存在的路径。例如“bg.jpg”这个图片是存放在硬盘的“E:\book\网页布局代码\第2章”目录下，那么 “bg.jpg”这个图片的绝对路径就是“E:\book\网页布\代码\第2章\bg.jpg"。 那么如果要使用绝对路径指定网页的背景图片就应该使用 以
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摘要：转载链接： https://www.cnblogs.com/jermmyhsu/p/8228007.html
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摘要：import torch input = torch.randn(4,requires_grad = True) output = torch.sign(input) loss = output.mean() loss.backward() print(input) print(input.grad
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摘要：那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？ 首先是TOP-5正确率，举个例子，比如你训练好了一个网络，你要用这个网络去进行图片分类任务，假设要分类的数目有50类，那么当我们进行测试时，输入一张图片，网络会依次输出这50个类别的概率，当所有图片测试完成后，那么
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摘要：softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用，就映射成为(0,
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摘要：一般来说，在pytorch中如果对tensor的一个函数后加上了下划线，则表明这是一个in-place类型，所谓in-place类型是指在一个tensor上操作了之后，是直接修改了这个tensor，还是返回一个新的tensor，而旧的tensor并不修改。 例如： clamp和clamp_ x =
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摘要：torch.clamp(input, min, max, out=None) → Tensor 将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max][min,max]，并返回结果到一个新张量。 操作定义如下： | min, if x_i < miny_i = | x_i, if min <=
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摘要：1 import numpy as np 2 import torch 3 4 x=[ 5 [[1,2,3,4], 6 [5,6,7,8], 7 [9,10,11,12]], 8 9 [[13,14,15,16], 10 [17,18,19,20], 11 [21,22,23,24]] 12 ] 1
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摘要：python staticmethod 返回函数的静态方法。 该方法不强制要求传递参数，如下声明一个静态方法： class C(object): @staticmethod def f(arg1, arg2, ...): ... 以上实例声明了静态方法 f，从而可以实现实例化使用 C().f()，当
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摘要：学习目标： 大致了解 pandas 库的 DataFrame 和 Series 数据结构 存取和处理 DataFrame 和 Series 中的数据 将 CSV 数据导入 pandas 库的 DataFrame 对 DataFrame 重建索引来随机打乱数据 基本概念 以下行导入了 pandas A
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摘要：参考官网： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看cuda版本：cat /usr/local/cuda/version.txt torch、torchvision、cuda 、python对应版本匹配 如何解决Pytorch的GUP
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