03 2021 档案
摘要：1 #coding= utf-8 2 import os 3 import torch 4 from data_pipe import get_data 5 from model import SimpleNet 6 import numpy as np 7 import cv2 8 from PI
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摘要：模型保存与加载有两种方式，本文暂时只讨论模型参数方式 1> 单GPU 保存 1 torch.save(model.state_dict(), "model.pth") 加载 1 model = SimpleNet() 2 model.load_state_dict(torch.load("./mod
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摘要：<一> 目标： C的历史和特性 编写程序所需的步骤 关于编译器和链接器的一些知识 C的标准 <二> 记录： 1> 计算机工作的基本原理 现代计算机可分为几个部件： 中央处理单元（CPU）：担负着绝大部分的计算工作。 随机访问存储器（RAM）：作为一个工作区来保存程序和文件。 永久存储器：一般是硬盘，
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摘要：统计当前文件夹下文件的个数 ls -l |grep "^-"|wc -l 统计当前文件夹下文件的个数（包含子目录） ls -lR|grep "^-"|wc -l 统计当前文件夹下目录的个数 ls -l |grep "^d"|wc -l 统计当期文件夹下目录的个数（包含子目录） ls -lR|grep
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摘要：1 import cv2 2 3 img_path = r"E:\tmp\tmp.jpg" 4 image = cv2.imread(img_path) 5 cv2.imshow("image", image) 6 cv2.waitKey(5000) 镜像/顺时针旋转180度 1 image1 =
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摘要：问题描述： 原因： 代码是没问题的，可直接运行。 主要原因是因为vscode的插件模块检测不到模块，在于cv2模块下还有cv2模块。 解决： 1 from cv2 import cv2 as cv2
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摘要：需求描述： 判断一个目录是否存在，若不存在，建立该目录。并将文件复制到该目录下。 1 import os 2 import shutil 3 4 def copy_file_to_dir(obj_dir, obj_path): 5 if not os.path.exists(obj_dir): 6
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摘要：图像标准化 input：输入的图像像素值 mean(input)：输入图像像素的均值 std(input)：输入图像像素的标准差 将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上 y = (x - mean)/σ ：基于原始数据的均值(mean)和标准差(standard deviation)进行数据的
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摘要：MobileNetv1模型 PyTorch自带的MobileNetV1 没有实现MobileNetV1 详情参考：https://pytorch.org/vision/stable/models.html 自己搭建 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 i
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摘要：1、深度可分离卷积 Depthwise Separable Convolution （一）结构 实质上是将标准卷积分成了两步：depthwise卷积和pointwise卷积。 标准卷积： depthwise卷积： pointwise卷积： 2、代码实现 [32, 3, 224, 224] ——> [
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摘要：模型搭建 0、VGG模型 1、torchvision自带的VGG模型 1 import torch 2 import torchvision 3 from torchsummary import summary 4 5 model = torchvision.models.vgg13(num_cla
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摘要：1 torch.nn.Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) Parameters 1 start_dim – first dim to flatten (default = 1). 2 end_dim – last dim to flatten (default = -1
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摘要：1 torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True) 用于设置网络中的全连接层。 输入与输出均是二维张量。 输入与输出形状是 [batch_size, size]。 之前一般使用view或nn.Flatten()将4维张量变为2维张量。 Pa
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摘要：torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) Parameters 1 kernel_size – the size of the
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摘要：1 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros') Parameters 1 in_
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摘要：序号 框架 通道顺序 1 Caffe NCHW 2 Tensorflow 默认NHWC,也支持NCHW 3 PyTorch NCHW 4 TensorRT NCHW N：batch C：channel H：height W：width
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摘要：题目描述： 给定一个m x n大小的矩阵（m行，n列），按螺旋的顺序返回矩阵中的所有元素。 代码： 1 class Solution: 2 def solve(self, matrix): 3 array = [] 4 while(matrix): 5 array += matrix[0] 6 ma
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摘要：题目描述： 写出一个程序，接受一个字符串，然后输出该字符串反转后的字符串。（字符串长度不超过1000） 代码： 1 class Solution: 2 def solve(self, str): 3 return str[::-1]
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摘要：题目描述： 给定一个字符串，请编写一个函数判断该字符串是否回文。如果回文请返回true，否则返回false。 解答： 1 n = input().strip() 2 if n == n[::-1]: 3 print("true") 4 else: 5 print("false")
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摘要：形状 1 # opencv 2 print(img.shape) (300, 400, 3) (H, W, C) 3 # PIL 4 print(img1.size) (400, 300) (W, H)
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摘要：python加载图片 1. opencv加载图片 1 import cv2 2 img = cv2.imread("./cat.jpg") 2. PIL加载图片 1 from PIL import Image 2 img1 = Image.open("./cat.jpg") 序号 加载方式 模式 i
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