高处不胜寒

1、 a=b 完全不复制，a和b为同一个东西，相互影响2、a=b[:],视图的操作，一种切片，会创建新的对象a，但是a的数据完全由b保管，他们两个的数据变化是一致的3、a=b.copy(),复制，a和b互不影响注：(1)和(2)为浅拷贝，(3)为深拷贝...

方法原型：np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)参数解释：参数 解释 frame 要读取的文件、文件名或生成器。如果文件扩展名是.gz或.bz2，则首先将文件解压缩。 请注意，生成器应返回字节字符串。 dtype 可选，结果数组的数据类型； 默认值：f...

卷积操作：import torchimport torchvisionimport torch.nn.functional as Ffrom torch import nnfrom torch.nn import Conv2dfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 输入数据input=torch.tensor([[1,2,0,3,1],

import torchfrom torch import nnclass NnModule(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() def forward(self,input): output=input+1 return outputnnmodule=NnModule()# torch.tensor是一个包含多个同类数据类型数据的多维矩阵。x=torch.ten.

DataLoader的使用以及参数的解释import torchvisionfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom torch.utils.tensorboard import SummaryWriter# 准备的测试数据集test_data=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=False,transform=torchvision.transforms.ToTensor(),

transforms在python中的用法 -->tensor数据类型通过transforms.ToTensor去解决两个问题1、transforms如何使用(在python中)见代码一。2、为什么我们需要Tensor数据类型答:tensor数据类型包装了神经网络所需要的的一些理论基础的参数代码一：img_path="data/train/ants_image/5650366_e22b7e1065.jpg"img = Image.open(img_path)writer.

# tensorboard的安装：pip install tensorboard# 修改tensorboard端口号：tensorboard --logdir=logs --port=6007# 查看计算图：tensorboard --logdir=logs# TensorBoard的使用from torch.utils.tensorboard import SummaryWriterimport numpy as npfrom PIL import Imagewriter = Summ.

- 欧式几何：欧氏几何的几何结构是平坦的空间结构背景下考察，主要研究平面结构的几何及立体几何- 非欧式几何：非欧几何关注弯曲空间下的几何结构，非欧几何是在一个不规则曲面上进行研究...

获取数据集，展示图片from torch.utils.data import Datasetfrom PIL import Imageimport osclass MyData(Dataset): def __init__(self,root_dir,label_dir): self.root_dir = root_dir self.label_dir=label_dir self.path=os.path.join(self.root_.

机器学习：一种实现人工智能的方法机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。举个简单的例子，当我们浏览网上商城时，经常会出现商品推荐的信息。这是商城根据你往期的购物记录和冗长的收藏清单，识别出这其中哪些是你真正感兴趣，并且愿意购买的产品。这样的决策模型，可以帮助商城为客户提供建议并鼓励产品消费。机器学习直接来源于早期的人工智能领域，传统的算法