python 单元测试

assertEqual(a,b)/assertNotEqual(a,b): 断言值是否相等
assertIs(a,b)/assertIsNot(a,b): 断言是否同一对象(内存地址一样)
assertListEqual(list1, list2)/assertItemNotEqual(list1, list2): 断言列表是否相等
assertDictEqual(dict1, dict2)/assertDictNotEqual(dict1, dict2): 断言字典是否相等

是否为空
assertIsNone(a)/assertIsNotNone(a)

判断真假
assertTrue(a)/assertFalse(a)

是否包含
assertIn(a,b)/assertNotIn(a,b) # b中是否包含a

大小判断
assertGreater(a,b)/assertLess(a,b) : 断言a>b / 断言a<b
assertGreaterEqual(a,b)/assertLessEqual: 断言a>=b / 断言a<=b

类型判断
assertIsInstance(a,dict)/assertNotIsInstance(a,list) # 断言a为字典 / 断言a非列表

 

内容概要:本文详细介绍了深度学习的基本概念和技术要点,涵盖了从基础知识到高级模型的多个方面。首先,文中强调了激活函数与权重初始化的最佳实践,如ReLU搭配He初始化,Sigmoid或Tanh搭配Xavier初始化。接着,文章系统地讲解了深度学习所需的数学基础(线性代数、微积分、概率统计)、编程技能(Python、PyTorch/TensorFlow)以及机器学习基础(监督学习、无监督学习、常见法)。此外,还深入探讨了神经网络的核心组件,包括前向传播、反向传播、激活函数、优化法、正则化方法等,并特别介绍了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、注意力机制(Attention)、Transformer架构及其衍生模型(BERT、GPT)。最后,文章讨论了大模型训练、分布式训练、模型压缩、Prompt Engineering、文本生成、多模态学习等前沿话题,并提供了学习资源推荐。 适合人群:对深度学习有一定兴趣并希望深入了解其原理的研究人员、工程师或学生,尤其是那些具备一定编程基础和数学知识的人群。 使用场景及目标:①帮助读者理解深度学习中的关键概念和技术细节;②指导读者如何选择合适的激活函数和权重初始化方法;③为读者提供构建和优化神经网络模型的实际操作指南;④介绍最新的研究进展和发展趋势,拓宽读者视野。 其他说明:建议读者在学习过程中结合实际案例进行练习,积极尝试文中提到的各种技术和工具,同时关注领域内的最新研究成果,以便更好地掌握深度学习的应用技巧。
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