02 2022 档案
摘要：我在复盘 动手学深度学习 代码的时候 发现了一个有趣的现象 我在运载关于data.Dataloader使用关于num_workers的参数进行多进程 避免GPU拿不到数据而产生空闲时间 官方文档对于这个参数的解释是这样的： 我在jupyter运行的时候是很正常的 但是当我想用pycharm来写的时候
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摘要：这是我看过Faster RCNN 利用pytorch复现里面 说的最清楚最细节的一篇文章 强烈安利一波 原文地址： https://blog.csdn.net/admintan/article/details/91366551 完整代码地址：https://github.com/jwyang/fas
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摘要：2022全球C++及系统软件技术大会 | 3月11-12日·上海 点击了解详情 》>>> 目标检测是深度学习的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里 除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进
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摘要：主要是针对ndarray中的值为字符串的数据，主要是利用numpy.char 函数 描述 add() 对两个数组的逐个字符串元素进行连接 multiply() 返回按元素多重连接后的字符串 center() 居中字符串 capitalize() 将字符串第一个字母转换为大写 title() 将字符串
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摘要：数据计算 Numpy对于相同维度的数组可以直接运算。对于不同shape大小的数据，利用广播机制（Broadcast）进行操作。但是要求最后一个维度的大小为1，这样才能对数据进行加减可以使用进行数据计 广播的规则： 让所有输入数组都向其中形状最长的数组看齐，形状中不足的部分都通过在前面加 1 补齐。
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摘要：数组的定义 NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。 ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。 ndarray 中的每个元素在内存中都有相同存储大小的区域。 创建一个 ndarray 只需调用
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摘要：# [PyTorch——配置深度学习环境](https://www.cnblogs.com/young978/p/15686819.html) 还在为各种包的版本匹配发愁，还在冥想这个错误到底从何而来。 **放弃吧，重装才是王道。** ## 安装Cuda tensor在GPU上运行是可以提高一定的处
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摘要：# StandardScaler类是一个用来对数据进行归一化和标准化的类。 import numpy as np from sklearn.preprocessing import StandardScaler ''' scale_： 缩放比例，同时也是标准差 mean_： 每个特征的平均值 var
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