知识搬运者

获取一个可编历对象，使用它可以逐个获取匹配的文件路径名。与glob.glob()的区别是：glob.glob同时获取所有的匹配路径，而glob.iglob一次只获取一个匹配路径。该方法需要一个参数用来指定匹配的路径字符串（字符串可以为绝对路径也可以为相对路径），其返回的文件名只包括当前目录里的文件名，glob是实用的文件名匹配库，glob.glob()函数将会匹配给定路径下的所有pattern，并以列表形式返回。glob模块的主要方法就是glob,该方法返回所有匹配的文件路径列表（list）；

【代码】np库的图像填充方式。

import torch.nn as nnfrom torch.nn import Conv2dfrom collections import OrderedDictclass net1(nn.Module): def __init__(self): super(net1, self).__init__() self.conv1 = Conv2d(3, 3, 1) self.conv2 = Conv2d(3, 3, 1) def .

目录1、导入必要库2、加载数据3、训练模型4、保存模型参数 1）、仅仅保存和加载模型参数 2）、保存和加载整个模型1、导入必要库import torchfrom torch import optim, nnimport torch.utils.data as Data2、加载数据x = torch.linspace(1, 10, 10) # x data (torch tensor)y = torch.linspace......

1、torch.cat()方法import torcha = torch.randn((2, 3, 3))b = torch.randn((1, 3, 3))# 指定 a, b 数组，在 0 维度拼接。# 需要注意的是，除了指定的这一维度可以不同外，其他的维度的大小必须相同c = torch.cat((a,b), 0)print(c.shape)...

目录1、numpy数组 1）、np.expand_dims() 2）、np.squeeze() 3）、其他方法2、PyTorch 数组 1）、torch.squeeze() 2）、torch.unsqueenze() 3）、其他方法1、numpy数组使用 np.expand_dims() 为数组增加指定的轴, np.squeeze() 将数组中的轴进行压缩减小维度。 ...