duanyuchen的博客

/home/share/userXXX/anaconda3/envs/env_name/bin/pip install XXX

https://github.com/facebookresearch/fastText/issues/474情况：已成功安装fasttext，但import报错找不到包。解决办法1. 不要使用conda安装，而要使用pip安装2. 在fastText==0.9.0以后import时就改为小写。import fastText# 改为import fasttext参考...

YcDuan???? 16:24:04我可不可以理解为，这个函数本身就会带一个方括号，YcDuan???? 16:24:37我调用函数传的参数，代表的是我希望的这个自带[]里的数据是什么样子的17-山东 16:25:07可YcDuan???? 16:25:1717-山东 16:25:37我没记错你第一个的效果相当于传入0，10YcDuan???? 16:25:48看起来是了YcDuan???? 16:26:04每次这种函数就把我搞的不知道一维数组是啥样子了YcDuan???? 16

mask = np.random.rand(10)mask = (mask>0.5).astype(bool)输出<class 'numpy.ndarray'>[False False False True True False False False True True]Mask使用方法1：array1 = np.array([1,2,3,4])array2 = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]

搞了整整一天终于配置好了。。。= =1、创建虚拟环境conda create -n xxx python=3.6.11conda activate xxx2、conda install pytorch=1.4 pytorch官网的指令安装的是最新版本，不适配！！！后面会安装不上torch-geometric库3、两种方法：（我是使用方法二成功的）使用官方文档里的方法无脑依次进行检查并安装torch-geometric等库。。。官方方法无效，使用官方文档方法直到验证完版本信息后，不再使

文章目录AnacondaTensorflowPytorchTipsAnaconda1、清华大学镜像网站内下载需要的anaconda版本，我下载的是Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh，下载成功后，利用Xftp等软件上传到服务器。2、使用Xshell等工具打开Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh所在目录，使用bash Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh命令进行安装。1. 一路回车直到，是否接受协议？yes2. 安装目录选

gcn原文(Multi-layer Graph Convolutional Network (GCN) with first-order filters) GCN问世已经有几年了（2016年就诞生了），但是这两年尤为火爆。本人愚钝，一直没能搞懂这个GCN为何物，最开始是看清华写的一篇三四十页的综述，读了几页就没读了；后来直接拜读GCN的开山之作，也是读到中间的数学部分就跪了；再后来在知乎上看大神们的讲解，直接被排山倒海般的公式——什么傅里叶变换、什么拉普拉斯算子等...

换源有关源的配置文件都在C:\Users\xxx.condarc文件中显示源conda config --show channels添加源（添加中科大源为例）conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add

【汇总】numpy里的一些函数np.random.normal()https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/50163669numpy.random.normal(loc, scale, size)loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）scale：float此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）size：int or tuple of ints输出

【汇总】numpy里的一些函数numpy.random.uniform()numpy.random.uniform(low,high,size)low: 采样下界，float类型，默认值为0；high: 采样上界，float类型，默认值为1；size: 输出样本数目，为int或元组(tuple)类型，例如，size=(m,n,k), 则输出mnk个样本，缺省时输出1个值。返回值：ndarray类型，其形状和参数size中描述一致。从一个均匀分布[low,high)中随机采样，注

【汇总】numpy里的一些函数numpy.ones()numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')返回值：返回值类型 ： ndarray具有给定形状，数据类型和顺序的数组。参数：shape ： int或int的序列新数组的形状，例如，(2, 3)或2dtype ： 数据类型，可选数组的所需数据类型，例如numpy.int8。默认是 numpy.float64。order ： {‘C’，‘F’}，可选，默认值：C是否在内存中以行主

【汇总】numpy里的一些函数numpy.zeros()zeros(shape, dtype=float, order='C')返回：返回来一个给定形状和类型的用0填充的数组；参数：shape:形状dtype:数据类型，可选参数，默认numpy.float64dtype类型：t ,位域,如t4代表4位b,布尔值，true or falsei,整数,如i8(64位）u,无符号整数，u8(64位）f,浮点数，f8（64位）c,浮点负数，o,对象，s,a，字符串

Counter常规写法：#统计词频colors = ['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']result = {}for color in colors: if result.get(color)==None: result[color]=1 else: result[color]+=1print (result)#{'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}

filter(func, seq)该函数的目的是提取出seq中能使func为true的元素序列。func函数是一个布尔函数，filter()函数调用这个函数一次作用于seq中的每一个元素，筛选出符合条件的元素，并以列表的形式返回。下面举一个列子说明，假如有个列表，列表中有几个数字，现在我想从这些数字中，选出即能被2整除又能被3整除的数。nums = [2,3,6,12,15,18]def nums_res (x): return x % 2 == 0 and x % 3 == 0prin.

np.random.normal()https://blog.youkuaiyun.com/lanchunhui/article/details/50163669numpy.random.normal(loc, scale, size)loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）scale：float此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高）size：int or tuple of ints输出的shape，默认为None，只输

title: 【汇总】pytorch里的一些函数top: falsecover: falsetoc: truemathjax: truesummary: date: 2020-04-22 23:16:12coverImg:password:img:tags: [python, pytorch]categories: pytorchview()https://blog.youkuaiyun.com/york1996/article/details/81949843参数不可为空。参数中的-1.

欢迎移步我的个人博客例子 import torch A=torch.ones(2,3) #2x3的张量（矩阵） A tensor([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]]) B=2*torch.ones(4,3)#4x3的张量（矩阵...

欢迎移步我的个人博客错误原因python文件名命名为了requests，与代码中的库名重了导致报错。解决方法类名、包名都不能与该包、类的代码中所用到的库名重复。起名字时候避免这种情况即可。...

欢迎移步我的个人博客https://blog.youkuaiyun.com/Kaiyuan_sjtu/article/details/80527131报错：from past.builtins import xrange ImportError: No module named ‘past’更新完pip后依然无法安装past库，查到GitHub上有一条issue说，安装future库可以解决这个问题。...

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29762941/article/details/87080902?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-taskhttps://blog.youkuaiyun.com/sinat_343287...

欢迎移步我的个人博客使tensorflow环境处于未激活状态deactivate tensorflowconda remove -n tensorflow --all使用conda info --envs查看conda环境，可以看到没有tensorflow了~...

欢迎移步我的个人博客使用anaconda安装好tensorflow后：1、activate tensorflow后使用conda install ipython, conda install jupyter2、输入ipython kernelspec install-self --user 看到类似这样的信息即为成功Installed kernelspec python3 in C:\Use...

欢迎移步我的个人博客PIL(Python Imaging Library)是Python一个强大方便的图像处理库，名气也比较大。不过只支持到Python 2.7。Pillow是PIL的一个派生分支，但如今已经发展成为比PIL本身更具活力的图像处理库。目前最新版本是3.0.0。python3中，使用pip install Pillow即可...

欢迎移步我的个人博客由于要把优快云博客中的博客放到自己网站上，但是没有文章头的话会显示错误，所以使用python写了一个自动添加文章头的小程序“”"为blog批量添加文章头，以便在自己搭建的博客正常显示标题等“”"import ospath1 = os.path.abspath(’.’)print(“当前文件夹的绝对路径” + path1)path2 = os.path.ab...

https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/GCN Part1：定义卷积，因为过滤器参数通常在图中的所有位置共享输入：每个节点i的特征描述xi：为一个N×D的特征矩阵X (N:节点数，D:输入特征数)图以矩阵的典型形式输入：通常以邻接矩阵A(或其某个函数)的形式出现输出：节点级别的输出：一个N*F的矩阵Z，N是节点数...

genfromtxt():函数创建数组表格数据主要执行两个循环运算。第一个循环将文件的每一行转换成字符串序列。第二个循环将每个字符串序列转换为相应的数据类型。能够考虑缺失的数据,但其他更快和更简单的函数像loadtxt不能考虑缺失值。使用前需导入相应模块详解...

Scipy高级科学计算库：和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算、统计分析，所以可以说是基于Numpy之上了。Scipy有很多子模块可以应对不同的应用，例如插值运算，优化算法等等。SciPy则是在NumPy的基础上构建的更为强大，应用领域也更为广泛的科学计算包。正是出于这个原因，SciPy需要依赖NumPy的支持进行安装和运行。SciPy是世界上著名的Pyt...