weixin_42663766的博客

原创 numpy.max()和numpy.amax()

原创 torch.device()

表示使用第一个可用的GPU。device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")），也可以是一个整数，表示要使用的GPU设备的索引号。函数，参数可以是字符串，指定要使用的设备（如。

原创 命令行参数

添加optional argument，add_argument("--a",type=int,default=5,help="xx")-添加positional argument,add_argument("a",type=int,default=3,help="xx")sys.argv获取命令行中的所有参数，列表形式['script的路径','参数1‘,...],所有参数无论什么类型都被程序转换成字符串类型。-比如说，添加一个参数，是否需要打印信息，--verbose表示打印详细信息。

原创 矩阵乘法函数

torch.spmm()的设计目的是为了提高计算效率和节省内存，因为稀疏矩阵的运算可以避免对0元素进行不必要的计算。函数的一种特殊情况，专门用于执行两个2-D矩阵的矩阵乘法。它对输入类型有严格的限制，仅支持两个2-D矩阵进行矩阵乘法操作。综上所述，torch.mm()适用于普通或密集矩阵的乘法运算，而torch.spmm()适用于稀疏矩阵和密集矩阵的乘法运算。在两个张量的相同位置上，对应元素相乘，得到的结果张量与原始张量的形状相同。在进行两个2-D矩阵的矩阵乘法时，两个函数的结果是相同的。

原创 AlexNet

【代码】AlexNet。

原创 time.perf_counter()

需要注意的是，time.perf_counter()返回的时间是相对于某个固定的起点，但其起点的具体含义因操作系统而异。因此，time.perf_counter()返回的时间值只能用于计算时间差，而不能作为绝对时间来进行比较。然后再次使用time.perf_counter()记录程序的结束时间，通过两个时间的差值，计算出程序的运行时间，并打印出来。time.perf_counter()是Python中的一个函数，用于返回当前系统的高精度性能计数器的值。它返回一个表示自程序运行以来经过的时间的浮点数。

原创 {:^3.0f}

对于浮点数2.5来说，"{:<3.0f}".format(2.5)的结果将会是"3 "，浮点数被四舍五入为整数3，并在字符串的末尾填充了两个空格，使得数字在字符串中左对齐显示。在这种情况下，浮点数被四舍五入为整数3，并且由于宽度为3个字符，则在数字前面填充了两个空格，使得数字在字符串中右对齐显示。举个例子，假设有一个浮点数 x = 2.5，那么将使用{:^3.0f}将其格式化后的结果为 " 3 "，格式化后的字符串长度为3个字符，浮点数四舍五入后变为整数3，并在字符串两侧填充空格以实现居中对齐。

原创 LeNet

【代码】LeNet。

原创 torch.rand

参数是一个表示所需张量形状的列表或元组或整数。可以生成任何形状的随机张量。

原创 torch.flatten

【代码】torch.flatten。

原创 AlexNet

【代码】AlexNet。