祥瑞哈哈哈

2022年12月24日

摘要：把维度进行压缩A*1*B就会变成A*B也可以使用torch.squeeze去压缩指定维度，如果压缩的指定维度不为1则返回原数组。 import torch import numpy as np x=np.arange(24).reshape((2,1,3,4)) x = torch.tensor(x 阅读全文

posted @ 2022-12-24 11:48 祥瑞哈哈哈阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

pytorch的unsqueeze

摘要：就是在指定维度前再插入一个新的维度。 import torch import numpy as np x=np.arange(24).reshape((2,3,4)) x = torch.tensor(x) print(x) y=x.permute((2, 0, 1)) print(y.shape) 阅读全文

posted @ 2022-12-24 08:05 祥瑞哈哈哈阅读(55) 评论(0) 推荐(0)

torch.premute的介绍

摘要： permute进行的是置换。 permute的dim需要参数表示进行置换的维度。 import torch import numpy as np x=np.arange(24).reshape((2,3,4)) x = torch.tensor(x) print(x) y=x.permute((2, 阅读全文

posted @ 2022-12-24 07:44 祥瑞哈哈哈阅读(193) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月23日

permute函数解释

摘要： import torch x = torch.randn(2, 3, 5) print(x) y=x.permute((2, 0, 1)) print(y) tensor([[[ 0.8087, -0.1916, 0.5434, 1.3274, -0.2267], [-0.3821, 0.5526, 阅读全文

posted @ 2022-12-23 21:24 祥瑞哈哈哈阅读(179) 评论(0) 推荐(0)

lightweight openpose验证时是一个图片一个图片读取的。

摘要：通过利用print输出知道了lightweight openpose验证时是一个图片一个图片读取的。我直接在val.py的程序上加入了print(img.shape)由此可得出图片是一个一个读取的。阅读全文

posted @ 2022-12-23 17:17 祥瑞哈哈哈阅读(33) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月22日

coco一共有18个关键点代码如下

摘要：这是lightweight openpose读代码的出来过程。最后keypont_maps[-1]是第19个通道是用1-减去18个通道每个像素的最大值。了解max函数。 import numpy as np a = np.arange(4).reshape((1,4)) print(a) pri 阅读全文

posted @ 2022-12-22 21:43 祥瑞哈哈哈阅读(165) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月12日

ubuntu占用空间较大而用du -sh *无法显示各文件占用空间

摘要： du -sh *不显示垃圾桶的文件。如果满了就清空下垃圾桶代码如下。删除完垃圾桶内容输入df -lh就可以。阅读全文

posted @ 2022-12-12 21:20 祥瑞哈哈哈阅读(318) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月11日

做特征工程

摘要：准确率并没提升太多。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns ep=1e-5 func_dict={'add':lambda x,y:x+y,'mins' 阅读全文

posted @ 2022-12-11 20:24 祥瑞哈哈哈阅读(36) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月10日

openfe的使用

摘要：文章和代码:https://www.baidu.com/link?url=nz86RZmDqSVtQ85oRCyiQw1NLINAy4c65DoIC-uFJ7jwrM_H7qX9cQHZxltjl7RW&wd=&eqid=f8a55867001e79ac000000036394620b 直接把数据丢阅读全文

posted @ 2022-12-10 18:56 祥瑞哈哈哈阅读(818) 评论(0) 推荐(0)

2022年12月9日

取相关系数大于0.3的决策树baseline

摘要：模型在测试集的准确率为0.74提升了一些说明根据相关系数取模型是不错的选择。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns df = pd.read_csv(' 阅读全文

posted @ 2022-12-09 14:04 祥瑞哈哈哈阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

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