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摘要： 方法一 优点： 在原机器上需要进行的操作较少，且除了conda不需要其余的库来支撑；需要传输的文件小，操作较为简单。 **缺点：**在新的机器上复现原环境时，需要重新下载对应的依赖包，且可能会安装不上有些依赖包。耗费时间长，且完整重现环境的概率小。 ==具有待移植的环境的服务器==： 1 进入你要移 阅读全文

摘要： 问题 单独对于可迭代对象iterator使用tqdm时，结合循环就可以在终端显示进度条， 以直观展示程序进度，如下: from tqdm import tqdm textlist = [] for i in range(10): textlist.append(i) for txt in tqdm( 阅读全文

摘要： 现象 一次运行项目发现，原本可以正常运行的项目，突然提示有个包不存在，但是经过 pip list 发现在我的虚拟环境中是存在这个包的，并且此时我是正常的位于我的虚拟环境中。 报错: 虚拟环境中存在此包: 解决 我使用 which pip 查看 pip路径，看这时列出来的包是不是都是我的虚拟环境的，避 阅读全文

摘要： Gumble_Softmax 可以解决的问题 **场景：**对于一个分类任务，通常会使用softmax函数来将模型的输出值转换为概率的形式，并通过argmax函数取最大的概率值标签作为模型的预测标签。在分类任务中，argmax可以不参与反向传播过程（即直接通过softmax值和true_label计 阅读全文

摘要： os.path.realpath(__file__) **作用：**获取当前执行py脚本的绝对路径(在当前工作目录下的绝对路径) __file__ : 表示当前文件的本身，一般值是当前文件的相对路径 例如： main.py 脚本文件的路径是 /home/study_explore/cnn_VMASK 阅读全文

摘要： 起因 项目中有如下代码： word2vec = KeyedVectors.load_word2vec_format('./GoogleNews-vectors-negative300.bin', binary=True) 于是我去网上想下载一个Google训练的词向量模型，于是找到了这个链接：htt 阅读全文

摘要： conda 和 pip 的设计区别 conda: conda 是一个与语言无关的跨平台的软件包和环境管理工具，它不仅适用于管理Python包，还可以创建、管理任何类型的、用任何语言写的包和依赖。安装的都是编译好的二进制包，不需要编译。conda允许在conda环境中安装任何语言包。 pip pip 阅读全文

摘要： 对于某些直接安装torch==1.4.0报错的情况（没错，就是我遇到了） 在网上查找了，大概的解决方法是先安装一个低版本的torch和torchvision, torchvision是pytorch中专门用来处理图像的库，然后再安装torch==1.4.0。实践过后的操作如下。 实操 首先执行 pi 阅读全文

摘要： 新式类与经典类 只有python2.x 中有新式类和经典类的说法，而python3.x 没有，因为其默认都是新式类 python2.x 中默认都是经典类，只有显式的继承了object的才是新式类；在类的多继承中，经典类采用深度优先搜索 python3.x 取消了经典类，默认的都是新式类，且不需要显式 阅读全文

摘要： 使用 直接通过类的实例对象就可以向类中的forward函数进行参数的传递(当然也可以通过调用forward函数进行传参) import torch.nn as nn class MyModule(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() d 阅读全文