闲看庭前雪的博客

项目场景： 提示：这里简述项目相关背景： 如何查看循环里的变量值 即使使用paycharm的pyhton控制台也无法查看到的那些隐藏的变量值， 如何使用断点和debug查看 问题描述： 跑代码时，有些变量，我没法查看到，使用print，每次我都要重新跑 例如，我想查看中间变量h的形状： 代码如下： else: # If MLP print('x.size', x.size) h = x for i in range(self.num_layers - 1):

项目场景： 提示： 好想把自己遇到的所有bug和技术问题都写成博客，哈哈哈，这肯定是不可能的，毕竟太耗费时间了。 使用pandas处理数据，处理列表数据 问题描述： 提示：这里描述项目中遇到的问题： test_data = pd.concat(MRI_test,X_test],axis=1) 合并失败！ 因为，按行合并的两个df的行名不一致，和DF的合并规则，导致合并后的df的行数时这两个df的总和，没有数据的地方用nan显示。 解决方案： 一般方法： #修改列标签 df.index = ['a0'

项目场景： 神经网络模型运行中，出现的问题。 RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 问题描述： 出现RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:0 and cpu! 的原因是：

项目场景： 深度学习项目中，对神经网络进行编层。出现 ValueError: optimizer got an empty parameter list 问题描述： ValueError: optimizer got an empty parameter list! 一定要具体问题具体分析。 先直接定位出错代码层， 从出错代码层可以直接看到没有self传参 class Classifier(nn.Module): def __init__(self): super(Classifi

项目场景： 编程语言：python 编程环境：windows+pycharm 具体环境：使用的因果推断模型， DMLOrthoForest 问题描述： DMLOrthoForest中出现的进程紊乱错误，导致，进程反馈乱码，进程终结。 joblib.externals.loky.process_executor.BrokenProcessPool: A task has failed to un-serialize. Please ensure that the arguments of the funct

系列文章目录 标准化处理数据和panda读取excel数据，保存数据 Dataframe,数据框，按照指定列名列表list来选择列数据系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用list筛选df列数据解决方案总结 前言 主要就是自己经常会忘，或者和loc，iloc混淆了，在处理数据时，又经常用到，所以记载一下。 将需要筛选的几列数据的列名汇总成一个list，然后通过list筛选Dataframe，非常简单。 一、pandas是什么？ pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任

BUG记录 项目场景： argparser 参数设置 问题描述： SystemExit: 2 Unrecognized Arguments 代码： if __name__ == '__main__': argparser = argparse.ArgumentParser("multi-gpu training") argparser.add_argument("--gpu", type=str, default='0', help="

无覆盖，追加保存数据到txt文件 数据量较大，保存到txt文件时，出现数据省略的现象 项目场景： 保存实验特征数据 问题描述： 在保存特征时，由于数据量较大，保存到txt文件时，出现数据省略的现象。 原因分析： 提示：这里填写问题的分析： numpy显示与保存数据问题 解决方案： 提示：这里填写该问题的具体解决方案： 在保存代码种添加 np.set_printoptions(threshold=np.inf)#全部输出 即可。 y = outputs_1.data.numpy() np.set

关于保存数据时，提取数据特征的数量和样本数不匹配的原因 项目场景： 样本总数354，测试集283，验证集36，测试集35 0个epoch，保存的特征数据是【35，90】 1个epoch，保存的特征数据是【534，90】 2个epoch，保存的特征数据是【1033，90】 问题描述： 保存特征的数量和样本数量不匹配，按理说保存一个epoch的特征的数量应该是所有样本的数量，这里反而多了。 原因分析： 0个epoch，保存的是测试集的特征，即35个 那么一个epoch保存的特征分别为，283个训练集特征，

项目场景： 手搓CNN 问题描述： 提示：这里描述项目中遇到的问题： 出错代码： batch_loss = loss(train_pred, data[1].cuda()) data[1] 是数据的标签 出错提示： RuntimeError: multi-target not supported at C:/cb/pytorch_1000000000000/work/aten/src\THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15 原因分析： 提示：这里填写问题的分析： 维

项目场景： 手搓神经网络 问题描述： RuntimeError: Input type (torch.cuda.DoubleTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 原因分析： 没有把输入数据类型转为float类型 解决方案： x = x.type(torch.cuda.FloatTensor) 注意，加上 .cuda 我参考的文章给了我思路，在我实践的时候，发现还需要添加.cuda 参考链接 链接: li

标准化处理数据和panda读取excel数据，保存数据 项目场景： 提示：标准化处理数据和panda读取数据 代码： 标准化处理数据 def standardization(data):#标准化 mu = np.mean(data, axis=1).reshape(-1,1)#axis=1按行取平均值，reshape让数据能够广播 sigma = np.std(data, axis=1).reshape(-1,1)#std poor = np.subtract(data, mu)

linux 安装pycharm pip项目场景：问题描述：一、在linux上装pycharm二、给新装的的pycharm装pip解决方案：一、安装pycahrm1. 官网下载地址2.利用winscp传到服务器3.在linux上解压并安装二、pip 项目场景： 最近刚开始服务器跑程序，之前都是Windows系统上跑，现在尝试用Linux跑。 做些总结，防止自己之后会忘。 问题描述： 一、在linux上装pycharm 二、给新装的的pycharm装pip 给新装的paycharm装pip 解决方案： 一

pip包 高版本转低版本 或者直接pip低版本包 项目场景： 我在帮同学复现论文代码时碰到的问题。有的论文虽然新，但是代码老掉牙了，都不知道多少年前的代码了，真无语。 代码如果比较老，就会牵扯到很多兼容问题。 我在这里说了四种方法，都适合windows系统。 问题描述： Tensorflow运行出现错误: No module named ‘tensorflow.contrib’ 原因分析： 我安装的是tensorflow2.3.0 ，因为tensorflow1.15以后的版本都已经删除了该模块，卸

前言 唯有日夜兼程 披星斩棘 方能到达梦的彼端 记录一点一滴，才能聚沙成塔。 项目场景： 使用vs2019，在虚拟环境中，python安装pytorch安装不上去的问题。 共两个问题。 ERROR: Command errored out with exit status 1: Traceback (most recent call last): 问题描述： 在我自己创建的虚拟环境中，直接在vs内的环境包窗口安装pytoch失败， 然后转到命令窗口还是安装不上去。 本人也就是小白，所以从网上搜寻方法组合解决