11 2019 档案
摘要:tensorflow包网站路径:https://pypi.org/project/tensorflow/2.0.0rc0/#modal-close 清华镜像路径:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/linux/gpu/ 清华镜像路径2:ht
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摘要:一、快捷键使用 (1)shift + Ctrl + P :打开搜索栏; (2)F5 : 进行调试; (3)Ctrl + F5 :启动(不调试); (4)Ctrl + ` :打开终端; 二、一些插件 (1)远程SSH连接服务器:Remote-SSH插件;(此外注意:本地和服务器上都要安装一次插件);
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摘要:下面说的这种方法不是通过swig,而是先将C++模块编译成动态链接库.so,再利用python模块ctypes进行调用; 1、编写C++程序 2、编写CMakeLists.txt 3、编译 经过编译后会得到对应的.so文件,然后再在python中调用 4、在python中使用ctypes进行调用
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摘要:1、CMake 定义:CMake是一个跨平台编译工具,可以用来自动输出makefile文件; 用法:(1)想要自动生成makefile,还需要编写对应的CMakeLists.txt文件; (2)在CMakeLists.txt的同级目录下使用"cmake ."命令就能生成对用的makefile文件;
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摘要:1、安装swig 下载链接: http://www.swig.org/survey.html 注意:如果在第二步中不成功,可能是没有安装pcre库,安装pcre步骤如下: pcre下载链接:http://www.pcre.org/ 之后,再来测试swig是否安装成功,使用下面语句: 可能会报“找不到
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摘要:使用VSCode在pytorch下进行调试有的时候会遇到下面这个错误: 原因:VSCode对多线程支持得不够好,解决方法:在使用多线程得脚本中添加如下代码: 但有的时候可能还会出现如下得错误: 发现这个问题是由于intel-openmp版本太新造成的bug,通过重新安装intel-openmp=20
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摘要:1、github链接:https://github.com/alibaba/MNN/tree/master/tools/converter 2、教程 (1)使用教程:https://www.bookstack.cn/read/MNN-zh/tools-converter-README_CN.md (
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摘要:以下面这个例子作为教程,实现功能是element-wise add; (pytorch中想调用cuda模块,还是用另外使用C编写接口脚本) 第一步:cuda编程的源文件和头文件 第二步:C编程的源文件和头文件(接口函数) 第三步:编译,先编译cuda模块,再编译接口函数模块(不能放在一起同时编译)
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摘要:pytorch中调用C进行扩展,使得某些功能在CPU上运行更快; 第一步:编写头文件 第二步:编写源文件 注意:头文件TH就是pytorch底层代码的接口头文件,它是CPU模式,GPU下则为THC; 第三步:在同级目录下创建一个.py文件(比如叫“build.py”) 该文件用于对该C扩展模块进行编
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摘要:首先在 x 方向进行线性插值,得到: 然后在 y 方向进行线性插值,得到: 这样就得到所要的结果 f(x, y): 下面是帮助理解这个公式:
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摘要:0、闭包 想要理解python中的装饰器,先需要理解何为闭包,解释如下: 定义:在计算机科学中,闭包(英语:Closure),又称词法闭包(Lexical Closure)或函数闭包(function closures),是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开
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摘要:直接参考一个例子,如下: 要求:简单的小练习,实现将一个指定列表中的数值进行转化,对于其中的非负数不作处理,对于负数需要转化为制定的数值,代码如下: 如上图,用lambda表达式简便了很多,同时由于python中没有C++中那样的三目运算符,在python中可以用lambda表达式代替~
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摘要:__call__可以使得方法变成可被调用对象;(PS:python中的方法和普通函数有点区别:方法的第一个参数是类实例) 允许一个类的实例像函数一样被调用。实质上说,这意味着 x() 与 x.__call__() 是相同的。注意 __call__ 参数可变。这意味着你可以定义 __call__ 为其
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