摘要：
引子 DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具，旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。与其他框架相比，DeepSpeed支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。其中，主要优势在于支持更大规模的模型、提供了更多的优化策略和工具（例如 ZeRO 和 Offload 阅读全文
posted @ 2023-08-30 08:34
海_纳百川
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摘要：
首先当我们使用pillow读取一张图像后，读取格式为rgb，读取图像为img_pil, 它的数据维度是h*w*3，注意这一点，是h在前，w在后，这个是个opencv反过来的。 例如当我们使用Image.new('RGB', (w,h), color)的方式创建一个图片时，它的数据维度也是h*w*3 阅读全文
posted @ 2023-08-29 09:57
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摘要：
1.索引的数据类型必须是int，bool，有时候会出现使用float类型去索引，这个时候会报错提示数据格式不对，这个时候需要检查自己的数据类型 2.加入有个a =tensor([1,2,3]), 当a>1,会取索引tensor([1,2]) ，当a<2,会取索引tensor(0),此时的区别就是：当 阅读全文
posted @ 2023-08-29 09:37
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摘要：
报错TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 134), <f4，我猜你很可能是在将array数据转换成图片，使用的是函数 Image.fromarray() 而这个函数处理的是uint8类型，所以你可以使用： print(image.dtype 阅读全文
posted @ 2023-08-29 09:01
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摘要：
计算一个list的平均值 import numpy as np # 创建一个包含数字的列表 my_list = [1, 2, 3, 4, 5] # 使用numpy.mean()函数计算平均值 average = np.mean(my_list) print("平均值:", average) nump 阅读全文
posted @ 2023-08-28 22:45
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摘要：
torch.tensor([])和torch.tensor([1,2]),如何拼接成torch.tensor([[1,2]]) import torch # 创建两个张量 tensor1 = torch.tensor([]) tensor2 = torch.tensor([1, 2]) # 在第一个 阅读全文
posted @ 2023-08-28 22:40
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摘要：
使用gradio.inputs.Image(source='upload', image_mode='RGBA', type='pil') 这样传递过去的png图片就是带有通道的，但是也存在一个问题，如果你传递的是jpg图片，也会被强制转换为四通道 阅读全文
posted @ 2023-08-27 22:41
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已知两个tensor，[x1,y1,z1],[x2,y2,z2],求对应位置的最大值，即比较x1和x2，y1和y2,z1和z2，最后得出tensor import torch # 创建两个包含三个元素的张量 tensor1 = torch.tensor([x1, y1, z1]) tensor2 = 阅读全文
posted @ 2023-08-27 22:33
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摘要：
pil读取图像 PIL（Python Imaging Library）是一个用于图像处理的Python库。您可以使用它来读取、处理和操作图像文件。下面是一个示例代码，展示了如何使用PIL库来读取图像： from PIL import Image # 打开图像文件 image_path = "path 阅读全文
posted @ 2023-08-27 22:04
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摘要：
os.makedirs(temp_folder, exist_ok=True) 是一个用于创建目录的函数调用。这个函数调用会在指定的路径下创建一个目录（可以是多个文件层），如果目录已经存在，则会忽略创建操作。 让我们来解释一下这个函数调用的参数： temp_folder：这是要创建的目录的路径。在前 阅读全文
posted @ 2023-08-27 21:42
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