Nicola.Zhang

Experience = namedtuple('Experience', ('states', 'actions', 'next_states', 'rewards'))Tmp = []for name in samples._fields: if experience == Experienceand (name == 'neighbours' or name == 'next_neighbours'): Tmp.app

文章目录python中super解释说明

问题描述：Python版本是3.6.3，在Windows下使用matplotlib绘图可以，但是在ssh远程绘图的时候报错了，错误是：RuntimeError: Invalid DISPLAY variable原因：matplotlib的默认backend是TkAgg，而FltAgg、GTK、GTKCairo、TkAgg、Wx和WxAgg这几个backend都要求有GUI图形界面，所以在ssh操作的时候会报错.解决办法：在导入matplotlib的时候指定不需要GUI的backend（Agg、.

原文链接：https://www.cnblogs.com/xh_chiang/p/9132240.html

tf.nn.conv2d【TensorFlow】理解tf.nn.conv2d方法 ( 附代码详解注释原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zuolixiangfisher/article/details/80528989官网手册：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/conv2d...

原文地址：https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/contrib/layers/xavier_initializer

tf.Variable(）W = tf.Variable(, name=)作用：用于生成一个初始值为value的变量2. tf.get_variable()W = tf.get_variable(name, shape=None, dtype=tf.float32, initializer=None,regularizer=None, trainable=True, colle...

tf.variable_scope()作用：对给定变量添加变量空间名，不同空间中可以存在相同名称的变量；但同一空间中不能出现两个相同的变量参数：reuse = True，表示该变量在空间之内共享，即可重复利用with tf.variable_scope("one"): a = tf.get_variable("v", [1]) #a.name == "one/v:0"with tf...

源文档链接https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dropout源码实现：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.13/tensorflow/python/ops/nn_ops.py

Python中（*）会将接受到的参数存入一个元组(**) 会将接受到的参数存入字典代码示例：在这里插入代码片参考：Python中*和**的区别链接：http://www.cnblogs.com/beiluowuzheng/p/8461518.html...

python之enumerate在同时需要用到index和value值的时候可以用到enumerate，参数为可遍历的变量，如字符串，列表等，返回enumerate类。示例：import strings = string.ascii_lowercasee = enumerate(s)print sprint list(e)输出结果为：[(0, 'a'), (1, 'b'), (2...

python之语句mode = ‘test’ if y is None else ‘train’语句：mode = ‘test’ if y is None else ‘train’相当于：if y==None: mode='test'else: mode='train'具体示例如下：>>> def func(y):... if y==None:......

python之函数type/dtype/asttypetype使用方法：type(x) ,其中x为数组元组等对象实体返回参数的数据类型>>> >>> x=np.arange(12)>>> x.typeTraceback (most recent call last): File "<stdin>", lin...

python之函数len()返回值：返回对象（字符、列表、元组等）长度或者项目个数；len(x)参数：x为对象

官网实现：https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r1.9/tensorflow/python/ops/nn_impl.py

ERROR<frozen importlib._bootstrap>", line 1519, in _find_and_load_unlocked>错误原因：Python 中自己文件名字和系统的冲突，需要修改自己模块的名字。注意：Pytorch-0.4.1中似乎含有名称为model的模块，自己Python如果名字为这个的话会导致冲突。...

import numpy as np# 参数意思分别 是从a 中以概率P，随机选择3个, p没有指定的时候相当于是一致的分布a1 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=False, p=None)print(a1)# 非一致的分布，会以多少的概率提出来a2 = np.random.choice(a=5, size=3, replace=Fals...

Python中经常对矩阵或者元组进行操作，其中使用经常使用的操作符号：a = [1,2,3,4]a = [:2] # 表示读取矩阵中元素到第2个，即角标小于2的元素，元素角标从0开始算起，输出为1,2a = [:-1] # 表示读取到倒数第1个元素，即输出为 1,2,3a = [::2] # 表示当读取的第一个元素角标是x时，第二的读取的元素角标为x + 2...

torch之optimizer.step() 和loss.backward()和scheduler.step()的关系与区别由于接触torch时间不久，所有对此比较困惑，遇到如下博文解释十分详细，故转载至此。（原文地址）因为有人问我optimizer的step为什么不能放在min-batch那个循环之外，还有optimizer.step和loss.backward的区别；那么我想把答案记...

Python之raise异常触发在Python中通常使用raise语句来触发异常；raise语法格式如下：语句中 Exception 是异常的类型（例如，NameError）参数标准异常中任一种，args 是自已提供的异常参数。最后一个参数是可选的（在实践中很少使用），如果存在，是跟踪异常对象。raise [Exception [, args [, traceback]]]...

Python中self用法详解：https://blog.youkuaiyun.com/CLHugh/article/details/75000104

在使用parser进行传参时，遇到参数action，一直不得其解，终有所获，解释如下：parser.add_argument(‘--is_train’, action=’store_true’, default=False)其中“–is_train”参数在调用时，如下：python demo1.py #无参数传入时，使用默认值False python demo1.py --i...

问题描述：ValueError: not enough values to unpack (expected 5, got 4)eg:self.train_loader1, self.train_loader2, self.val_loader, self.test_loader, self.nclass = make_data_loader(args, **kwargs)解决方案：...

详细可以参见：https://www.runoob.com/python/python-func-super.html

os.system(“echo “Hello World””) # 直接使用os.system调用一个echo命令

1、split()函数语法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]参数说明：str:表示为分隔符，默认为空格，但是不能为空(’’)。若字符串中没有分隔符，则把整个字符串作为列表的一个元素num:表示分割次数。如果存在参数num，则仅分隔成 num+1 个子字符串，并且每一个子字符串可以赋给新的变量[n]:表示选取第n个分片注意：当使用空格作...

上述问题主要是由于Python2 和Python3 版本问题造成；在Python2 中使用方法如下：try: print ("hello world")except ZeroDivisionError, err:　　　　　　# , 加原因参数名称 print ('Exception: ', err)在Python3 中使用方法如下：try: print ("h...

where(w) 找出当前代码运行位置list(l) 显示当前代码的部分上下文list 显示指定行的上下文list <line number1, line number2> 显示指定开始行到结束行的代码up(u) 返回上个调用点down(d) 返回下个调用点args(a) 显示当前所有变量print§ 打印表达式结果9 ! 运行p...

numpy.random.randn详细见于下：https://blog.youkuaiyun.com/u012149181/article/details/78913167另外就 numpy.random.randn 和 numpy.random.rand 区别解释如下：numpy.random.randn(d0,d1,…,dn)是从标准正态分布中返回一个或多个样本值;numpy.rando...

np.argmax()原博链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38145317/article/details/79650188有关上述博文中涉及到的axis理解可以见下：https://blog.youkuaiyun.com/yangwangnndd/article/details/89419532...

python之list()如下：a[range(2),list(y)]中 range(2)表示range(0,2)range(0,2)和list(y)中数目相对应，共同决定矩阵a的下标>>> aarray([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5], [ 6, 7, 8, 9, 10, 11]])>>> y=np.aran...

在python2中有区别，在Python3中已经没有区别：object为默认类，表示继承关系class Person: name = "zhengtong"class Animal(object): name = "chonghong" if __name__ == "__main__": x = Person() print（ "Person", di...

numpy之sum()sum(a)默认为对输入参数中的所有元素进行求和>>> aarray([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])>>> np.sum(a)66>>> b=np.arange(12)>>> b=b.reshape(2,6)&gt...

numpy之函数exp()exp，高等数学里以自然常数e为底的指数函数Exp(n)：返回e的n次方，e是一个常数为2.71828>>> np.exp(1)2.718281828459045>>> np.exp(2)7.38905609893065>>> ...

Python之max()Python中max()函数简言之，输出为输入参数的最大值。输入参数不能为多维矩阵，否则输出报错；>>> aarray([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]], [[ 6, 7, 8], [ 9, 10, 11]]])>>> max(a)Traceba...

简言之，zeros_like()输入为矩阵x输出为形状和x一致的矩阵，其元素全部为0>>> import numpy as np>>> a=np.arange(12)>>> a=a.reshape(2,2,3)>>> aarray([[[ 0, 1, 2], [ 3, 4, 5]],...

python之括号（）在Python中（condition）可以用于判断，当括号在condition为真时，输出为True，在Python中True=1；当括号中condition为假时，输出为False，在Python中False=0。代码示例如下：>>> a=(2>0)>>> aTrue>>> a=(0>...

numpy之填充函数pad使用方法numpy.pad(array, pad_width, mode, **kwargs)[source]array表示待填充编内距的矩阵；pad_width表示在每个矩阵上的填充宽度；mode表示填充模式示例：>>> aarray([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, ...

1. numpy中的乘积内积inner和dot乘积一样，对于两个一维数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和；对于多维数组，它计算的结果数组中的每个元素都是：数组a和b的最后一维的内积，因此数组a和b的最后一维的长度必须相同外积outer矩阵dot乘 np.dot(a,b)也即a.dot(b)矩阵tensordot乘2.3....

numpy.std() 求标准差的时候默认是除以 n 的，即是有偏的，np.std无偏样本标准差方式为加入参数 ddof = 1；pandas.std() 默认是除以n-1 的，即是无偏的，如果想和numpy.std() 一样有偏，需要加上参数ddof=0 ，即pandas.std(ddof=0) ；DataFrame的describe()中就包含有std()；...