xx_xjm-优快云博客

原创 init中的getattr方法

在文件中定义的方法，如果存在的话，通常用于处理包级别的属性访问。在包级别，方法在导入模块时被调用，而不是在实例化包时。当你尝试访问包中不存在的属性时，方法会被调用，给你一个机会来处理这个属性访问。

2024-01-10 17:04:25 1224 1

原创 python协程asyncio的应用，async，await，loop

1：async用于定义协程函数2：协程函数初始化得到的是协程对象，协程对象不能直接执行；3：协程对象的执行方式，要么用await执行，但是await只能出现在协程函数里面，所以它不能作为协程的启动方式，要么把协程转化为Task运行，因为Task里面含有send（类似于生成器的next，这里用next其实也行，兼容），同理，await为什么能运行协程也是因为它含有send，因为await就是yield from的平替；

2024-01-07 11:55:52 1083

原创可迭代对象，迭代器，生成器，协程

a: 含有__iter__和__next__内置函数的类；迭代器必须同时实现这两个方法，这称之为迭代器协议；那根据这个协议，我们可以知道，迭代器一定是可迭代对象；b: __iter__内置函数要返回自身self；c: __next__方法返回下一个数据，如果没有数据了，则需要抛出一个stopIteration的异常补充：迭代器的意义：15分钟彻底搞懂迭代器、可迭代对象、生成器【python迭代器】_哔哩哔哩_bilibili。

2023-09-30 21:42:57 454

原创 C++中的导入include，头文件，extern，main函数入口及相关编译流程

1：#include就是复制粘贴2：C++编译的时候，在链接之前，各个文件之间实际上没有联系，只有到了链接的阶段，系统才会到各个cpp文件中去找需要的文件；就是复制张贴，所以，一定不能直接include源文件，也就是cpp文件，因为cpp文件中是函数的定义，一旦include了cpp文件，相当于在当前cpp文件又定义了一个相同名字的cpp文件，所以回报错，展示如下：首先，项目的结构如下：这里，我们用不到src和include，以下均以main.cpp和main2.cpp来作为讲解；其中main2.cpp内容

2023-09-16 22:44:37 4228

原创模型训练加速，model.eval，torch.no_grad,以及torch.cuda.empty_cache

test过程中，必须设置model.eval(),其他两个可选。

2023-07-16 22:41:14 521

原创实测：python字典迭代比列表迭代快

有一点外在因素似乎这里面字典和列表的长度不一致。再补充一点，字典的键可以直接迭代，但是value不行。可以发现，长度不一确实有影响，但是字典仍然比列表快。此时红色框部分似乎dict，速度很快；

2023-07-09 19:29:31 514

原创字典dict的get和setdefault，以及collections的defaultdict

get:在字典的键中查找key，如果找到，则返回该key键对应的值（该值是字典中已经存在的值）；setdefault: 在字典的键中查找key，如果找到，则返回该key键对应的值（该值是字典中已经存在的值）；会给字典添加一个key健，并将新添加的key键的对应的默认值设为default（是键对应的值，不是键本身）。a[10]返回0，因为10不存在于a的键中，而int类型默认值是0，list默认值为：[]，str默认值是:''，set默认值是：set()值，当查找的key键在字典中存在时，两者作用相同。

2023-07-09 17:37:13 533

原创 Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle

参考：(1条消息) Segmentaion标签的三种表示：poly、mask、rle_Adenialzz的博客-优快云博客

2023-06-29 14:07:16 309

原创 python多进程

参考：待补充。

2023-06-19 16:31:56 102

原创 python -m

2：sys.path添加不同，python -m xxx是把当前执行命令的路径添加到sys.path，而python xxx.py是把xxx.py的父目录添加到sys.path。python -m xxx 和 python xxx.py都相当于直接运行xxx.py文件，其__name__ == "__main__"python -m是启动python文件的一种方式，那么和直接python xxx.py有什么区别呢？.py的文件夹），则 python -m xxx等同于python -m xxx.

2023-06-19 16:19:10 3613

原创 python文件首行

bin/sh，则指示程序加载器运行程序/bin/sh，传递path/to/script作为第一个参数。在计算中，shebang是由脚本开头的字符数字符号和感叹号( #!它也被称为sha-bang , [1] [2] hashbang , [3] [4] pound-bang , [5] [6]或hash-pling。在Shebang之后，可以有一个或数个空白字符，后接解释器的绝对路径，用于指明执行这个脚本文件的解释器，如上述/usr/bin/python和/usr/bin/env python。

2023-06-19 12:36:57 1803 1

原创张量的is_leaf参数和required_grad参数

而输入张量，比如输入的图片等等，往往is_leaf = True，而 required_grad = False，也就是说输入张量是叶子节点，但是不对其求导，因为总部需要更新输入吧.....2：is_leaf = True表示这个张量是叶子节点，此时，对其求导，他的导数会被保留，而对于is_leaf =False的张量，就算其required_grad = True，对齐求导了，但是其导数不会被保留，也就不会用于参数更新。4：张量的.grad_fn：记录求导函数，比如乘法等等。

2023-06-14 15:54:30 314

原创 DDP分布式训练中遇到的一些问题

2：类似于layer_norm这样的操作是无需进行分布式通信的，也无法进行分布式通信，所以在DDP的时候必须把find_unused_parameters设置为True。这个时候可以在命令行前面加上TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=DETAIL, 这样，将找出具体时哪些参数没有接收到梯度，以此更好的调整代码。4：关于0号卡的显存为什么远高于其他卡，暂时不清楚，网上的说法，这种情况时DP才会有的，DDP应该不会出现，希望有知道的大佬能指点一下....遇到在补充..........

2023-06-11 16:27:37 1677

原创简单记录下pylighting

3：关于train_step, val_step这些，上面实现的dataset，返回的batch，会给到这两个函数，test情况下就是返回到test_step，之后就可以实现训练了。其实之前有看到过这玩意儿，但一直做项目之类的都没用到，就没关注，今天看到篇很有意思的论文想复现一下，结果又是这玩意儿，所以简单了解了一下，说个大概吧，以后真用到了再深入研究。1：trainer有两个方式，一个是trainer.fit(), 一个是trainer.test；4：关于优化器这块没看，之后补充吧。

2023-05-17 17:23:53 218

原创 argparse和sys.argv详解

最后parser可以用parser.print_help()来查看以上信息，也可以利用python xxx.py -h来查看参数信息。就是说usage后面跟的是所有参数，这些参数是可以分成不同组的，在这个例子里面，我们只分了一个组。首先是usage：会先打印出对应的文件名（默认的，参考上面博客）后面这些参数是所有的参数；而下面的plt.trainer实际上是对参数的分组，怎么理解呢？从命令行输入的参数会被保存到sys.argv。

2023-05-17 14:48:17 405

原创毕设word的使用

1：关于参考文献，推荐使用endnote，直接将参考文献按照endnote格式下载，然后导入到简历的文件库里面；关于endnote的安装和使用这里不加赘述；解决的方法，样式可以通过导入的方式来获取，页眉页距要单独设置，另外自定义样式需要加入样式库才能导入导出；2：word里面复制粘贴是没办法复制样式和页眉页距的，即使是按照源格式复制粘贴，也可能兆成字体，间距的不同。未完，待续~~~~~~遇到问题再来补充。

2023-05-07 20:24:21 115

原创 pytorch的c++/cuda扩展，CUDA编程

我们知道C++，C这类的编程语言是为了让计算机执行我们的指令，确切一点是让计算机的cpu执行我们的执行，现在cuda编程则是要让显卡中的计算核心执行我们的指令；所以，cuda编程其实就是编写显卡中计算核心执行指令。为了区别于.cpp，.c这样的文件，我们取.cu后缀来指明当前的代码文件是给显卡用的；我们上面说了，.cu本质上还是写给CPU的，所以核函数其实也是C++函数的一种，只不过有一个特殊的限定词"__global__"，用以指明“这个C++函数，是用来调用显卡的！

2023-04-25 18:48:40 2883

原创 python通过setuptools打包与分发

重要的参数：其中scripts指各种可执行脚本（比如.sh文件等，可以直接命令行xxx.sh文件执行），它所指定的文件会被直接复制到python可执行目录（好像是/usr/bin，这不重要，感兴趣可以自查）下；

2023-04-23 18:16:07 1569

原创 data.IterableDataset数据集格式

还涉及到迭代器，生成器yield等知识，待完善......

2023-04-09 23:08:18 182

原创 pickle

字节流是由字节组成的，流是一个很形象的概念，当程序需要读取数据的时候，就会开启一个通向数据源的流，这个数据源可以使文件，内存，或是网络连接。类似的，当程序需要写入数据的时候，就会开启一个通向目的地的流。这时候你就可以想象数据好像在这其中“流”动一样。祝学习愉快！流（Stream），是一个抽象的概念，是指一连串的数据（字符或字节），是以先进先出的方式发送信息的通道。当程序需要读取数据的时候，就会开启一个通向数据源的流，这个数据源可以是文件，内存，或是网络连接。

2023-04-09 22:46:04 318

原创 Docker容器理解

文件系统是一种数据结构，用于管理计算机中的文件和目录。在计算机中，文件系统通常是操作系统的一部分，它负责解释和执行文件系统中的文件和目录，并提供对文件和目录的访问。文件系统也可以是一个独立的软件模块，它运行在操作系统之上，提供对文件和目录的访问和管理。常见的文件系统类型包括 FAT、FAT32、NTFS、ext2、ext3、ext4 等。

2023-04-08 23:12:10 694

原创绘图matplotlib包的使用

Figure相当于一张白纸——可称做画布，Axes则是画布中的一块区域。一个Figure对象中可以包含一个或多个Axes对象，一个Axes对象中包含2个或3个Axis对象。每个Axes对象包含：一个title、一个x_label, 一个y_label对象。一个"Figure"意味着用户交互的整个窗口。两者都不需要事先创建figure，因为会默认建立自己的figure；plt.gcf则是用来获得当前活跃的figure；我们首先来说plt.plot的绘图规则，它是。生成一个figure, 严格的讲，是生成。

2023-04-04 15:46:33 353

原创 Git仓库---分布式版本控制系统

最典型的例子就是，github上我们自建了一个空仓库，并建立了一个readme文件，此时github上这个仓库默认的分支是main分支，此时，如果我们想把本地的一个仓库推到github上这个建立的仓库，往往会产生一个新的分支master，所以我们github上就出现了两个分支，一个main，一个master，此时，这两个分支是无法合并的。而当两个完全无关的支路进行合并时，两个支路实际上是没有互相的信息的，也就是说其实是不存在主次关系的，那么git把这两个分支认为是完全无关的分支，所以不让合并。

2023-04-04 14:45:23 1007