junbaba_的博客

Pytorch自动混合精度(AMP)介绍与使用背景：pytorch从1.6版本开始，已经内置了torch.cuda.amp，采用自动混合精度训练就不需要加载第三方NVIDIA的apex库了。本文主要从三个方面来介绍AMP：一．什么是AMP?二．为什么要使用AMP？三．如何使用AMP?四. 注意事项正文：一．什么是AMP?默认情况下，大多数深度学习框架都采用32位浮点算法进行训练。２０１７年，NVIDIA研究了一种用于混合精度训练的方法，该方法在训练网络时将单精度（FP32）与半精度(FP1

爬虫爬取微博用户粉丝及其关注前言​ 前段时间做了一个爬虫爬取微博用户粉丝及其关注的小项目，但忙着中期毕设答辩忘了加以记录了。对于动态网页的解决办法是使用selenium（上手比较快，而且抓包实在太麻烦了hhhhh我就还没学）。​ 关于selenium爬虫的学习：b站视频：【爬虫入门】selenium爬取动态网页，以及常见的问题视频的讲义：【爬虫入门】selenium爬取动态网页，以及常见的问题。项目github地址：https://github.com/hit-thusz-RookieCJ

Pytorch中BCELoss和BCEWithLogitsLoss的差别BCELoss在图片多标签分类时，如果3张图片分3类，会输出一个3*3的矩阵。先用Sigmoid给这些值都搞到0~1之间：假设Target是：BCELoss是−1n∑(yn×lnxn+(1−yn)×ln(1−xn))-\frac{1}{n} \sum(y_n \times lnx_n + (1-y_n) \times ln(1-x_n))−n1​∑(yn​×lnxn​+(1−yn​)×ln(1−xn​)) ，其中y是ta

自制表情包——python合成gif首先，你需要有imageio这个库。没有的话可以在环境中执行下列指令：pip install imageio下面是实现代码，简单易懂，这里就不多加赘述了：import imageioimage_list = ['./piclogs/example/epoch' + str(x) + ".png" for x in range(5, 201, 5)]gif_name = './piclogs/gifs/example.gif'frames = []f

python读写文件通常我们是通过open函数来读写文件的。以下是open函数的源码：def open(file, mode='r', buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True):我们通常只会用到前两个参数，其中file指的是文件名，而mode指的是你读写要用哪种模式。mode的模式汇总...

Pycharm Professional长期免费使用方法（学生党）众所周知，充钱才能使你变得更强，在Pycharm这个IDE上也是如此。Pycharm Professional相较于免费的社区版的Pycharm多了许多强大的功能，然鹅，它需要充钱。而你是否还在苦逼地用着社区版的Pycharm？你是否还因为Pycharm Professional免费30天期限而苦恼？这里我来分享一个Pycharm...

最近用Pytorch进行深度学习训练时会用到，通过这个改参数来训练确实很方便！这篇文章写得很详细，可以参考：https://blog.youkuaiyun.com/lwnylslwnyls/article/details/8199454...

Python中对列表的常用操作合并两个列表：a = [1,2,3]b = [4,5,6]c = a + b # c = [1,2,3,4,5,6]查看列表的维度：import numpy as npa = [[1,2],[3,4]]print(np.array(a).shape)将numpy.ndarray转为list：a.tolist()持续更新中…后续...