weixin_42618420的博客

Python中的*args、**kwargs一、调用时候传不定参数。1. 正常调用def func(a, b, c): print(a, b, c)func(1, 2, 3)output: 1, 2, 32. **调用d = {"b": 5, "c": 7}func(1, **d)output: 1, 5, 73. *调用e = (1, 5, 7)func(*e)二、定义时传入不定参数1. **kwargsdef func(a, **k

OSError: image file is truncated (0 bytes not processed)解决方式from PIL import ImageFileImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True

目的：收集一批一级分类中的badcase，添加到训练集中，提高精度方法：利用筛选出的难例的分类特征，构建一个特征索引库，先将训练数据过一遍索引Faiss is a library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.https://github.com/facebookresearch/faiss/wikifaiss快速入门数据准备faiss可以处理固定维度d的向量集合，这样的集合这里用二维数组表示。 一

pytorch 单机多卡训练DistributedDataParallel(DDP): All-Reduce模式， 本意是用来分布式训练的，但是也可以用于单机多卡现在官方建议DDP, DP的较少。本来是设计为多几多卡，但是单机多卡也能用。用法如下。1.初始化使用nccl后端。torch.distributed.init_process_group(backend="nccl")2. 模型并行化mode = torch.nn.parallel.DistributedDataPar

关于激活函数：Relu优点：Relu函数速度块：无需计算sigmoid中的指数倒数，relu函数就是max(0, x),计算代价小减轻梯度消失：在神经网络反向传播时，sigmoid函数求梯度之后会逐渐变小，而Relu函数的梯度是一，会减小梯度消失。稀疏性：可以看到，Relu在输入小于零时，输出也为零，这意味着函数不激活，从而更加稀疏。全连接层（Fully conected con...

顶顶顶

今日笔记：1. 利用 Scikit-learn 实现简单的逻辑回归(logisticRegression)/线性回归(lenarRegression)。读取数据分析数据处理数据训练数据得到结果再写程序的时候，想尽量使得代码模块化，就复习了一下如何调用另一个python文件中的代码。分两种： 1.在同一个文件夹在 b.py 文件中用下面两句话就可完成 a.py 文件中 fu...