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本篇博客详细介绍了如何使用Matplotlib v3.4及以上版本绘制包含多个子图区域的图文件，此处的子图与子绘图区域（axes）有所区别。本篇博客内容参考了官方文档：Figure subfigures，并在此基础上进行了进一步取舍和补充。仅供学习和参考！

这个题目网络上有很多的讲解，但是查看CUDA、cuDNN版本和查看Python与自身各个软件包是分开的，且cuDNN版本的查看方式似乎已经过时【截止2023-10-23】。由于自身需要且出于回馈互联网大学的目的，将相关内容重新整理在此篇博客中。

本篇博客介绍了具有S型曲线的Sigmoid函数，以及如何设置、调整Sigmoid函数的参数实现S曲线的平滑、平移和翻转操作。博客给出了Python代码示例，更加深刻形象。😆😆。

argparse模块是Python标准库中的一个模块，用于处理命令行参数解析。它的主要作用是帮助开发者创建命令行界面，允许用户指定运行脚本时的参数，从而定制脚本的行为。本篇博客是博主自己的学习心得，简要介绍了argparse模块的基本使用，并提供了相关的Python代码示例以供参考。

我们可以使用pyexiv2这个Python第三方工具在Windows系统中包读取图片文件的元数据Metadata。其中，经常会使用的图片元数据一般是有关图片格式的EXIF😄和版权的IPTC数据😄。此篇博客介绍了pyexiv2的安装和基本使用方法，并提供了Python代码示例。当然，pillow也可以查看图片的元数据，文中也直接给出了pillow查看图片元数据的代码示例。😆😆

有的时候我们需要将两张图片在alpha通道进行混合，比如深度学习数据集增强方式MixUp。OpenCV的提供了相关操作，此篇博客将详细介绍这个函数，并给出代码示例。🚀🚀。

做深度学习图像数据集时，有时候需要调整一张图片的长和宽。如果直接使用cv2.resize函数会造成图像扭曲失真，因此我们可以采取填充图像短边的方法解决这个问题。函数提供了相关操作。本篇博客详细介绍了使用方法，并给出了代码示例。🚀🚀🚀。

pip或者pip3是一个使用Python编程语言编写的Python软件包管理系统，一般安装Python时会自动安装（除非指定不安装pip或者pip3）。关于pip常用指令，本篇博文将会仔细介绍，并给出操作示范。相信这篇博文的内容，无论是对Python初学者，还是有一定经验的Python开发人员都能适用。Python的pip操作指令很多，此处只会讲解常用的指令和规范，基本上可以解决Python开发人员遇到的大部分与pip相关的操作。对于pip更高级的一些指令和用法，请自行查阅官方文档或者手册。

numpy的random模块中的randn函数用于。本博客详细节将该函数的API，并给出示例代码和结果。

numpy的random模块中的shuffle函数用于。本博客详细节将该函数的API，并给出示例代码和结果。

numpy的random模块中的choice函数用于。本博客详细节将该函数的API，并给出示例代码和结果。

投稿论文等同学一般会用到eps和tiff等图片格式。下面Python脚本实现将现有的jpg和png图片格式转换为所需的eps和tiff图片格式，需要的小伙伴自取。

YOLOv5 🚀 是世界上最受欢迎的视觉 AI，代表 Ultralytics 对未来视觉 AI 方法的开源研究，结合了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。

目录STEP1：进入PyTorch官网查看安装版本和指令STEP2：为PyTorch单独创建conda环境STEP3：进入STEP2中创建的conda环境STEP4：输入STEP1中的安装指令安装PyTorchSTEP5：安装Jupyter Notebook需要的环境包安装PyTorch之前，强烈建议先在Ubuntu中安装Anaconda，从而更好的管理PyTorch需要的包及包对应的版本。安装过程可以参考：超详细Ubuntu安装Anaconda步骤+Anconda常用命令：https://blog.cs

Ubuntu安装Anaconda1. 下载Anconda安装包1.1 网页手动下载1.2 wget命令行下载2. 安装Anaconda3. Anconda常用命令1. 下载Anconda安装包安装Anaconda之前需要先下载安装包，这里提供两种下载方式：网页手动下载、wget命令行下载。两种方式均可，我自己使用的是wget命令行下载。因为wget命令非常稳定。1.1 网页手动下载在Ubuntu系统里面使用firefox浏览器进入Anaconda官网：https://www.anaconda.