NDHuaErFeiFei的博客

F.softmax(）的用法>>> import torch>>> import torch.nn.functional as F>>> logits = torch.rand(2,2)>>> pred = F.softmax(logits, dim=1)>>> logitstensor([[0.4140, 0.4571], [0.9392, 0.6504]])>>>

torch.from_numpy()简单说一下，就是torch.from_numpy()方法把数组转换成张量，且二者共享内存，对张量进行修改比如重新赋值，那么原始数组也会相应发生改变。Example:>>> a = numpy.array([1, 2, 3])>>> t = torch.from_numpy(a)>>> ttensor([ 1, 2, 3])>>> t[0] = -1>>> a

torch.split(tensor, split_size, dim=0)说明：将输入张量分割成相等形状的chunks(如果可分)。如果沿指定维的张量形状大小不能被整分，则最后一块会小于其他分块。参数：tensor(Tensor) -- 待分割张量split_size(int) -- 单个分块的形状大小dim(int) -- 沿着此维进行分>>> x = torch.randn(3, 4)>>> xtensor([[ 0.1135, 0.57

前言：前两天原想在笔记本上安装GPU版的pytorch来使用torch_geometric，删了原来的torch，再安装就出现各种问题。找不到torch_scatter.scatter_cpu、不能调用安装后又torch_scatter的函数、C++工具等等各种各样的问题。后面发现是torch、torch_scatter、torch_sparse的版本冲突。最后使用torch-1...

numba版本太高了，重新安装一个低版本的python -m pip uninstall numbapython -m pip install numba==0.47.0

一直没有很在意过sklearn的class_weight的这个参数的具体作用细节，只大致了解是是用于处理样本不均衡。后来在简书上阅读svm松弛变量的一些推导的时候，看到样本不均衡的带来的问题时候，想更深层次的看一下class_weight的具体作用方式，svm松弛变量的简书链接：https://www.jianshu.com/p/8a499171baa9该文中的样本不均衡的描述：“样本...

相当于numpy中resize（）的功能，但是用法可能不太一样。我的理解是：把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor。比如说是不管你原先的数据是[[[1,2,3],[4,5,6]]]还是[1,2,3,4,5,6]，因为它们排成一维向量都是6个元素，所以只要view后面的参数一致，得到的结果都是一...

vectorize 函数Numpy的 vectorize 函数能够实现将普通的python函数转化成具有向量化的功能。简单来说就是，如果一个python函数只能对单个元素进行某种处理操作，经过vectorize 转化之后，能够实现对一个数组进行处理。实例如下：def myfunc(a, b):... "Return a-b if a>b, otherwise return...

实际上前面我们就已经用到了图像的绘制，如：io.imshow(img) 这一行代码的实质是利用matplotlib包对图片进行绘制，绘制成功后，返回一个matplotlib类型的数据。因此，我们也可以这样写：import matplotlib.pyplot as pltplt.imshow(img)imshow()函数格式为：matplotlib.pyplot.imsh...

matplotlib.pyplot.plot(*args,**kwargs)绘制线条或标记的轴。参数是一个可变长度参数，允许多个X、Y对可选的格式字符串。例如，下面的每一个都是合法的：plot(x, y) #plot x, y使用默认的线条样式和颜色plot(x, y, 'bo')#plot x,y用蓝色圆圈标记plot(y) #plot y用x作为...

我们首先要知道什么是可迭代的对象（可以用for循环的对象）Iterable：一类：list，tuple，dict，set，str二类：generator，包含生成器和带yield的generatoe function而生成器不但可以作用于for，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，可以被next()函数不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator生成器都是Iter...

最近邻插值 ‘nearest’什么是最近邻插值？我的理解是它就是用来对新的像素进行赋值的一种方法。为了能方便快速的弄清楚它对图像像素的具体操作，我用的是4×4像素的图像，通过imresize()函数来展示。 对该图像分别缩小0.4倍和0.6倍,因为处理对象太小，图片显示看不到，得到的矩阵...

一、简介Bunch本质上的数据类型是dict，属性有：DESCR：数据描述。 target_names：标签名。可自定义，默认为文件夹名。 filenames：文件名。 target：文件分类。如猫狗两类的话，与filenames一一对应为0或1。 data：数据数组。二、代码目录结构如图：from sklearn.datasets import load_file...

代码：#输出列表的函数def print_heap(array): for num in array: print(num,end=' ') #print('\n')#用于不断调整大根堆def heap_adjust(n,i,array): while 2*i<n:#如果是叶子结点，那么没有子树，不用调整大根堆 #孩子结点，...

转载于：https://www.jb51.net/article/158381.htm本文实例讲述了Python实例方法、类方法、静态方法的区别与作用。分享给大家供大家参考，具体如下：Python中至少有三种比较常见的方法类型，即实例方法，类方法、静态方法。它们是如何定义的呢？如何调用的呢？它们又有何区别和作用呢？且看下文。首先，这三种方法都定义在类中。下面我先简单说一下怎么定义和调用...