摘要：
模型： neural_network_model.py from torch import nn # 定义神经网络模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.F 阅读全文
posted @ 2025-07-25 10:08
daviyoung
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# -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor 阅读全文
posted @ 2025-07-24 16:39
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# 定义神经网络模型 class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.flatten = nn.Flatten() # 将 1x28x28 展平为 784 self.linear_relu_sta 阅读全文
posted @ 2025-07-24 16:38
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custom_dataset.py # -*- coding: utf-8 -*- from torch.utils.data import Dataset import os import pandas as pd from torchvision.io import decode_image c 阅读全文
posted @ 2025-07-24 11:58
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# -*- coding: utf-8 -*- import torchvision import os import gzip import struct import numpy as np from PIL import Image import pandas as pd torchvisio 阅读全文
posted @ 2025-07-24 11:54
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import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplo 阅读全文
posted @ 2025-07-24 09:30
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摘要：
✅ 一、什么是灰度图？ 灰度图（grayscale image）：指的是只有黑白灰颜色的图像。 每个像素只用一个值表示亮度（0 表示黑，255 表示白，中间是不同程度的灰）。 举例： 彩色图像：每个像素用 RGB 三个通道（红、绿、蓝） 表示。 灰度图像：每个像素只需要一个值。 ✅ 二、什么是单通道 阅读全文
posted @ 2025-07-24 09:29
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摘要：
import torch import numpy as np print(" tensor create: ") data = [[1, 2],[3, 4]] x_data = torch.tensor(data) print(f"x_data Tensor: \n {x_data} \n") n 阅读全文
posted @ 2025-07-24 09:28
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摘要：
✅ Query 参数（查询参数） from fastapi import Query name: str = Query(..., title="用户名", min_length=3, max_length=50) 说明 示例 用途 从 URL 查询字符串中提取参数 示例 URL /users?na 阅读全文
posted @ 2025-07-21 17:04
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摘要：
在 Python 中，使用 BaseModel（通常指 Pydantic 的 BaseModel）和普通的 Python class 主要区别在于数据验证、序列化和类型提示的能力。以下是它们的核心区别： 1. 普通 Python Class（不使用 BaseModel） python class P 阅读全文
posted @ 2025-07-18 17:55
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