TYtrack的博客

通过改变每一条数据的数据类型来节省内存结果：-- Mem. usage decreased to 5.56 Mb (50.0% reduction),time spend:0.00 min-- Mem. usage decreased to 174.98 Mb (74.9% reduction),time spend:1.30 min可以看出，优化还是挺棒的代码：import pandas as pdimport numpy as npimport time# 节约内存..

1、从response的headers中获取文件大小，同时注意：get请求中#stream=True参数的作用是仅让响应头被下载，连接保持打开状态 .2、以wb模式打开文件 3、使用注意调用iter_content，一块一块的遍历要下载的内容，搭配stream=True，此时才开始真正的下载import requestsfrom tqdm import tqdmimport osimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')def .

pyenv是一个简单的python版本管理，让你不断地在多种python版本上切换，遵循UNIX系统地单用途传统。命令;版本查看：pyenv versions #前面带*的是当前版本版本下载：pyenv install 3.6.8版本卸载pyenv uninstall 3.6.8切换版本pyenv global 3.6.8Git命令回顾：git initgit add --all [file]git rm --cache [file]git c..

坑！Python 列表注意append和+的区别1、list与字符串相加：list+=“abc” 结果是list==['a','b','c']而如果用append的话，就是list.append("abc")，结果是["abc"]2、list与list相加：list+list的结果是直接拼接list.append()的结果是将参数作为一个整体加到list中：！！注意append() sort() reverse()都是直接作用在变量上，没有返回值>>>..

数据集是来自kaggle semantic classification任务的1、加载文件import pandas as pdtrain = pd.read_csv(r"labeledTrainData\labeledTrainData.tsv", header=0, delimiter="\t", quoting=3)unlabeled=pd.read_csv(r"unlabeledTrainData\unlabeledTrainData.tsv", header=0, delimiter

1、torch.range(num1，num2)莫名其妙，pytorch这个range函数和python内嵌的不一样，是[ start , end ]第一，必须有两个参数第二，包括第二个参数2、tensor.unsqueeze(dim )在第dim维外增加一个维度，比如原来是（2，3），假如dim是0，输出是[1,2,3]，假如dim是1，输出是[2,1,3]，假如是2，输出是[2,3,1]3、tensor.squeeze(dim)可以减掉维度，但是只有维度为1时才.