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前言使用Python处理mat数据时会出现不同的matlab版本会导致读取方式不同。主要是h5py与sicpy.io.loadmat的区别，而且h5py可能会出现线程占用资源的问题。通常可以使用两种方式读取***.mat文件，分别是import h5pyimg = h5py.File(path, 'r')import scipy.io as sioimg = sio.loadmat(path)sio.loadmat问题当使用sio.loadmat读取v7.3版本的matlab保存的m

Python Numpy中的reshape与transpose的用法以及区别# 系列文章目录提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就

一、函数介绍scatter_(input, dim, index, src)：将src中数据根据index中的索引按照dim的方向填进input。可以理解成放置元素或者修改元素dim：沿着哪个维度进行索引index：用来 scatter 的元素索引src：用来 scatter 的源元素，可以是一个标量或一个张量二、实现原理x = torch.rand(2, 5) #tensor([[0.1940, 0.3340, 0.8184, 0.4269, 0.5945],# [0.20

引言今天在使用Pytorch导入此前保存的模型进行测试，在过程中发现输出的结果与验证结果差距甚大，经过排查后发现是forward与eval()顺序问题。现象此前的错误代码是 input_cpu = torch.ones((1, 2, 160, 160)) target_cpu =torch.ones((1, 2, 160, 160)) target_gpu, inpu...