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原创 Windows中使用anaconda的虚拟环境

第一步：创建anaconda虚拟环境第二步：pytorch中使用这个虚拟环境file>setting>project>见图

转载 torch.cat() 和 torch.stack()

参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/148019451

转载 Ubuntu 下安装Anaconda + 显卡驱动 + CUDA + CUDNN + 离线安装环境

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原创 isnan(x)和filterfalse

做个记录参考链接pythonisnan_python - 如何检查NaN值？关于numpy的nan值处理python的filter函数和filterfalse函数个人理解这里对x进行nan判断后，只要不是nan，则都进行输出from itertools import filterfalse a = [1,2,3,4,"",None,0] def isnan(x):

原创 enumerate（）用法

for index , item in enumerate (a , x):for index , item in enumerate (a):这里有n，v俩参数，n先不管，v为a中的元素，比较简单。a=[[8,2],[2,3],[5,4]]print(a)for n , v in enumerate(a): v += v print(v) #print(n)输出[[8, 2], [2, 3], [5, 4]][8, 2, 8, 2][2, 3, 2, 3]

原创 语句1 if 条件 else 语句2

语句1 if 条件 else 语句2这句话就是条件成立输出语句1，不成功执行语句21.条件成立a=[1,2,3]print(a)b=1print(a) if b==1 else print(b)输出[1, 2, 3][1, 2, 3]2.条件不成立a=[1,2,3]print(a)b=0print(a) if b==1 else print(b)输出[1, 2, 3]0...

转载 python中import os什么意思？

转载python中import os是指导入os模块到当前程序。importimport语句有什么用？import语句用来导入其他python文件（称为模块module），使用该模块里定义的类、方法或者变量，从而达到代码复用的目的。为了方便说明，我们用实例来说明import的用法。首先，先建立一个文件夹Tree作为工作目录，并在其内建立两个文件m1.py和m2.py，在m1.py写入代码：import osimport m2m2.printSelf()在m2.py写入代码：def pr

转载 torch.nn.dropout和torch.nn.dropout2d的区别

# -*- coding: utf-8 -*-import torchimport torch.nn as nnimport torch.autograd as autogradm = nn.Dropout(p=0.5)n = nn.Dropout2d(p=0.5)input = autograd.Variable(torch.randn(2, 6, 3)) ## 对dim=1维进行随机置为0print(m(input))print('**************************

转载 python中的 for f in sorted(set(basket)):中的set()函数

dictPython内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。举个例子，假设要根据同学的名字查找对应的成绩，给定一个名字，要查找对应的成绩，如果用dict实现，只需要一个“名字”-“成绩”的对照表，直接根据名字查找成绩，无论这个表有多大，查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下：>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 8

转载 Python之pyyaml模块

转载https://www.cnblogs.com/zhuosanxun/p/11376545.htmlpyyaml模块在python中用于处理yaml格式数据，主要使用yaml.safe_dump()、yaml.safe_load()函数将python值和yaml格式数据相互转换。当然也存在yaml.dump()、yaml.load()函数，同样能实现数据转换功能，只是官方不太推荐使用。官方给出的解释，因为yaml.safe_dump()、yaml.safe_load() 能够：Resolve on

原创 Numpy中arctan和arctan2的区别

1.arctanimport numpy as npnp.arctan（x1/x2）1.arctan是tan的反函数, 输入标量(可以是一个数，比如5)或者数组,输出标量或者数组.输入正切值,输出对应弧度。2.arctan的值域是[−π/2 , π/2]2.arctan2import numpy as npnp.arctan2（x1/x2）1.arctan2的输入不仅仅是正切值,而是要输入两个数x1和x2（比如两个坐标值）或者是两者的数组,正切值是两者的比值x1/x22.arctan2

原创 np.lexsort(）对数组排序

1.两个参数：numpy.lexsort((b, a))函数功能：对给定的数组a中的元素按照从小到大的规律进行排序，若遇到两个元素值一样大，根据参考数组b中相应位置上的元素大小顺寻的位置函数返回值：a中元素按照从小到大的顺序排好位置后，每个元素的索引值例子：2.三个参数：numpy.lexsort((f, e, g))对上面语句的分析: 先对e进行从小到大排序, f作为e的辅助排序.注意e的排序结果索引保持不变.然后对g进行从小到大的排序,e的排序结果作为g的辅助排序。用人话：从前往后

转载 如何根据另一个数组的信息将数组中的值更改为true和false

我正在使用scikit-learn，并且有fetch_olivetti_faces中的faces数据。我在第二个数组中具有戴眼镜的所有面孔的索引。但是，在第一个数组中，我具有所有面孔（无论是否戴着眼镜）。现在，我想训练模型以了解人脸是否戴着眼镜。我的问题是，我想根据第二个数组中给出的索引，将包含所有面孔的第一个数组（目标数组）中的值更改为false（不戴眼镜）和true（戴眼镜）。这个问题是通用的，您不需要了解scikit-learn就可以回答。只是有关操纵数组的知识。在第一个数组中，我具有那些元素：

原创 torch_scatter.scatter_max函数

scatter_max 这个函数还挺有用的，pointnet见到的from torch_scatter import scatter_max x, _ = scatter_max(x, data.batch, dim=0)例子from torch_scatter import scatter_maximport torch if __name__ == "__main__": t1 = torch.tensor([[0, 2], [2, 2], [3, 4], [7, 8], [

转载 scatter()、scatter_()

scatter()、scatter_()scatter() 和 scatter_() 的作用一样。不同之处在于 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor，而 scatter_() 会在原来的基础上对Tensor进行修改。torch.scatter()官方文档scatter(dim, index, src)将src中数据根据index中的索引按照dim的方向进行填充。dim=0————————————————版权声明：本文为优快云博主「又笨又懒的猪」的原创文章，遵循CC 4.0 B

转载 pytorch .detach().cpu().numpy()

原创 Ubuntu16.04创建virtualenv虚拟环境以及安装requirement.txt 文件

**Ubuntu16.04创建virtualenv虚拟环境以及安装requirement.txt 文件**1、安装virtualenv如果在一台电脑上, 想开发多个不同的项目, 需要用到同一个包的不同版本, 如果使用上面的命令, 在同一个目录下安装或者更新, 新版本会覆盖以前的版本, 其它的项目就无法运行了作用 :虚拟环境可以搭建独立的python运行环境, 使得单个项目的运行环境与其它项目互不影响.所有的虚拟环境都位于/home/下的隐藏目录.virtualenvs下安装虚拟环境的命令 :