weixin_40730615的博客

*命令行操作演示：**打开Windows系统的命令行程序，进入mysum.pyd文件所在路径（我的在D盘根目录），进入Python环境。注意：在调用时需要注意Python版本问题，调用环境要和编译的Python环境版本一致（如Python3.8.10编译，在Python3.8环境调用就行）。需要注意一个问题，除了代码前两行常见内容，第3行添加 # cython: language_level=3，以在Python3环境进行编译。的Python文件中写下一个求两数之和的简单函数，函数名为i_sum；

1.Jupyter Notebook默认不显示行号，可是当我们代码报错时，发现会显示自己多少行出现错误快捷键shift + L搞定！

pytorch保存模型的方式有两种：将整个网络都都保存下来仅保存和加载模型参数（推荐使用这样的方法）代码部分方法1# 保存和加载整个模型torch.save(model_object, 'model.pkl')model = torch.load('model.pkl')方法2# 仅保存和加载模型参数(推荐使用)torch.save(model_object.state_dict(), 'params.pkl')model_object.load_state_dict.

squeeze() 函数：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉用法：numpy.squeeze(a,axis = None)a表示输入的数组；axis用于指定需要删除的维度，但是指定的维度必须为单维度，否则将会报错；axis的取值可为None 或 int 或 tuple of ints, 可选。若axis为空，则删除所有单维度的条目；返回值：数组；不会修改原数组； >>> a = e.reshape(1,1,10) >&gt

0 导读对于者日常生活中的图片格式转换，尤其是对于计算机视觉领域的人群，我们往往都需要对图片数据进行预处理。计算机视觉的初学者往往对mnist、fashion-misnt等公开数据集的读/写已有一定的掌握，但面临实验室本地数据集预处理时却容易不知所措。废话少讲，直接上代码吧。1 代码实现Description以文件夹形式，批次读入图片，将图片resize为400*300px，删除原图片并保存。RequirementsPython 3.6Pytorch 1.6.0cv2Code