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摘要： 这意味着训练过程将按顺序在主流程中工作。 即：run.num_workers。 ，此外， ，因此，主进程不需要从磁盘读取数据；相反，这些数据已经在内存中准备好了。 这个例子中，我们看到了20%的加速效果，那么你可能会想， 我们考虑一个工人可能足够让队列中充满了主进程的数据，然后将更多的数据添加到队列 阅读全文

摘要： import collections #from collections import OrderededDict my_orderDict=collections.OrderedDict(house=None,name='lily',age=18,degree="Dr.",b=1,a=2,) fo 阅读全文

摘要： 上例中， 尝试两个不同的值 为此： alt+shift可以有多个光标，再jupyter notebook中。 alt+d，alt+shift,ctrl+鼠标左键多点几个，都可以同时选择多个目标，并进行共同操作；再jupyter notebook中。 当前例子下： 先看下面的， 比如epoch编号或号 阅读全文

摘要： namedtuple()函数见：https://www.runoob.com/note/25726和https://www.cnblogs.com/os-python/p/6809467.html namedtuple:namedtuple类位于collections模块,有了namedtuple后 阅读全文

摘要： 上面之所以total_loss+=loss.item()*batch_size有网友说是，因为size_average=True是默认的，多以要乘以batch_size. 阅读全文

摘要： import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch.optim a 阅读全文

摘要： 上图中，基本可行解首先是基本解，基本解中非基变量的值全等于零，所以后面n-m个非基变量取值都是零。 基变量的值是表中最后一列，最后一行上面的值。因为取定的基是可行基，所以基本解就是基本可行解了。 基本可行解代入到目标函数里面以后，函数值就是表最右下角的z0。 所以单纯性表给我们的信息很多。 那么基本 阅读全文

摘要： 改写，改写的目标是约束条件中所有的基变量都用非基变量来表示。 目标函数，用非基变量来表示。 联立后的方程组的特点是，用非基变量表示了约束条件中的基变量。 典式的特点以下图中的式子为例： 我们选定了基B是P1,P2，即B=(P1,P2),此时基变量就是x1,x2，那么x3,x4就是非基变量。 下图右下 阅读全文

摘要： import numpy import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim 阅读全文

摘要： 最新地址： Cheat sheet — conda 24.5.0 documentationhttps://docs.conda.io/projects/conda/en/stable/user-guide/cheatsheet.html 阅读全文