随笔分类 - Python
Python
摘要：可选择：数据并行处理（文末有完整代码下载）作者：Sung Kim 和 Jenny Kang 在这个教程中，我们将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU。通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单。你可以将模型放在一个 GPU： device = torch.device("cu
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摘要：你已经了解了如何定义神经网络，计算损失值和网络里权重的更新。 现在你也许会想应该怎么处理数据？ 通常来说，当你处理图像，文本，语音或者视频数据时，你可以使用标准 python 包将数据加载成 numpy 数组格式，然后将这个数组转换成 torch.*Tensor 对于图像，可以用 Pillow，Op
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摘要：神经网络 神经网络可以通过 torch.nn 包来构建。 现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。 例如，看一下数字图片识别的网
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摘要：autograd 包是 PyTorch 中所有神经网络的核心。首先让我们简要地介绍它，然后我们将会去训练我们的第一个神经网络。该 autograd 软件包为 Tensors 上的所有操作提供自动微分。它是一个由运行定义的框架，这意味着以代码运行方式定义你的后向传播，并且每次迭代都可以不同。我们从 t
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摘要：什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，主要定位两类人群： NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算。 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ，同时
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摘要：PyTorch 官方网站：http://pytorch.org/ PyTorch 官方文档：http://pytorch.org/docs/ PyTorch 官方教程：http://pytorch.org/tutorials/ PyTorch中文文档：http://pytorch123.com/ P
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摘要：转载：https://www.zhangshengrong.com/p/rG1Vznr139/ 最近在研究pathon的命令行解析工具，argparse，它是Python标准库中推荐使用的编写命令行程序的工具。 以前老是做UI程序，今天试了下命令行程序，感觉相当好，不用再花大把时间去研究界面问题，尤
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摘要：转载：https://www.zhangshengrong.com/p/bYXxZYy2aZ/ 本文研究的主要是Python命令行解析模块的相关内容，具体如下。 Python命令行常见的解析器有两种，一是getopt模块，二是argparse模块。下面就解读下这两种解析器。 getopt模块 这个模
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摘要：转载：https://www.zhangshengrong.com/p/P71Mb9KVad/ 在python中，命令行解析的很好用， 首先导入命令行解析模块 import argparse import sys 然后创建对象 parse=argparse.ArgumentParser() 然后增加
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摘要：转载：https://blog.csdn.net/qq_24193303/article/details/80961646 numpy 中有很多类方法可以对数组处理，下面将介绍三种常见的处理数组的方法. 1.size的用法 import numpy as np X=np.array([[1,2,3,
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摘要：转载：https://www.jianshu.com/p/550eb6424fa0 本文翻译自文章：Pandas Cheat Sheet - Python for Data Science 同时添加了部分注解。 对于数据科学家，无论是数据分析还是数据挖掘来说，Pandas是一个非常重要的Python
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摘要：转载：https://www.cnblogs.com/awakenedy/p/9075712.html 这二天,安装了anaconda想更改jupyter的工作路径,在网上找了一下 方式1. 打开Windows的cmd，在cmd中输入jupyter notebook --generate-confi
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摘要：转载：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/12116143.html 在很多复杂的计算机视觉问题上，我们需要使用层次相对较深的卷积神经网络才能得到好结果，但是自己从头去构建卷积神经网络是一个耗时耗力的事情，而且还不一定能训练好。大家通常用到最多的技巧是，使用“预训
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摘要：转载：https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10987870.html 参考博文： 深度学习基础--卷积--1*1的卷积核与全连接的区别：https://blog.csdn.net/wydbyxr/article/details/84061410 如何理解卷积神经网
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摘要：这是最近两个月来的一个小总结，实现的demo已经上传github，里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略，以及经验（其实
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摘要：原文地址：http://blog.csdn.net/juronghui/article/details/78612653 一般来说，在合理的范围之内，越大的 batch size 使下降方向越准确，震荡越小；batch size 如果过大，则可能会出现局部最优的情况。小的 bath size 引入的
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摘要：仅供本人使用 内容来源 于博客：https://blog.csdn.net/the_time_runner/article/details/97941409 argparse模块官方文档： argparse是一个Python模块：命令行选项、参数和子命令解析器 argparse模块可以让人轻松编写用
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