Python（TensorFlow、PyTorch）中的小问题

最新推荐文章于 2025-07-07 19:51:47 发布
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本文涵盖了Python深度学习中TensorFlow与PyTorch的常见问题，包括padding的理解、PyTorch的错误处理、skimage库的使用、图像显示、格式化输出、Keras网络结构可视化以及Jupyter Notebook的多进程问题。还涉及conda虚拟环境管理和包管理的解决方案。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、tensorflow中padding = ‘same’ ：核移动时 ，same就是填充0到成为满足整除的列数/行数，而valid则是丢弃直到满足整除

【注】只有当stride 为1时，padding = ‘same’才会保证图片输出大小和输入大小相同

padding填充same 和valid两种方式

tf中的padding方式SAME和VALID有什么区别?

TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”

【TensorFlow】一文弄懂CNN中的padding参数

 

2、pytorch：报 “'tuple' object is not callable” 的错误------元组间没有打逗号

 

3、import skimage.transform as tf： skimage即是Scikit-Image

Py之skimage：Python库之skimage的简介、安装、使用方法之详细攻略

 

4、plt.imshow()不显示图像的问题：在后面加 plt.show()

plt.imshow()函数负责对图像进行处理，并显示其格式，而plt.show()则是将plt.imshow()处理后的函数显示出来。

 

5、占位符%d、%i 的区别：在python中没区别，是完全引用的c的用法，在c中，作为输出（printf）也无区别，但作为输入（scanf），%d接收有符号十进制数，%i默认十进制，也允许接收8进制和16进制

What is the difference between %i and %d in Python? [duplicate]

What is the difference between conversion specifiers %i and %d in formatted IO functions (*printf / *scanf)

6、keras自动生成网络结构的图片

    from keras.utils import plot_model
    # from keras.utils.vis_utils import plot_model
    from keras.utils.vis_utils import model_to_dot
    from IPython.display import SVG, Image
    # %matplotlib inline

    ## pip install GraphViz
    # 方法1
    plot_model(model, to_file='model.png', show_shapes=True, show_layer_names=True, rankdir='LB')
    Image('model.png')

出错：Python决策树可视化：GraphViz's executables not found的解决方法

【】按上法可解决，但值得注意的是，按上操作后，重启电脑后解决的

可能还会出现的问题：Failed to import pydot. You must install pydot

7、python中，用format进行格式对齐，中文 会出现一些问题，可能中文字体不是等宽字体的缘故，\t 可以解决问题

print("{:>6} done".format(instruction))

print("{:>6}\tdone".format(instruction))

右对齐，由于是中文，还是有些问题：

python str.format 中文对齐的细节问题

8、jupyter notebook 无法运行 多进程 的程序（以下方法未实验，mark）

Jupyter notebook never finishes processing using multiprocessing (Python 3)

https://stackoverflow.com/questions/47313732/jupyter-notebook-never-finishes-processing-using-multiprocessing-python-3

Python Jupyter notebook 运行 multiprocessing 跑不了的问题

https://blog.youkuaiyun.com/e274794140/article/details/87286190

9、记录conda，虚拟环境的一些问题

Anaconda虚拟环境建立+解决pip安装包过慢的情况

conda（anaconda）删除清华源，改回原源

Anaconda创建、激活、退出、删除虚拟环境

 

基于 Python 的深度学习框架对比：PyTorch 与 TensorFlow 的抉择
数字魔方操控师的博客
05-03 116
本文详细对比了基于 Python 的两个主流深度学习框架 PyTorch 和 TensorFlow。从框架的发展历程、架构特点、编程风格、模型开发流程、性能表现、生态系统以及社区支持等多个方面进行深入分析，旨在帮助读者全面了解这两个框架的优势和适用场景，从而在实际的深度学习项目中做出更合适的抉择。
深度学习界的双星：PyTorch vs TensorFlow
Mamba_Foever的博客
07-18 2267
PyTorch 和 TensorFlow 是深度学习领域的两大主流框架，它们各自拥有独特的优势和特点，适合不同类型的任务和用户。从安装、API、计算图、性能优化、生态系统、模型部署方面讨论。
用pytorch实现tensorflow卷积中的SAME padding
weixin_43820848的博客
09-11 1961
class SamePad2d(nn.Module): """Mimics tensorflow's 'SAME' padding. """ def __init__(self, kernel_size, stride): super(SamePad2d, self).__init__() self.kernel_size = torch....
[pytorch] 在pytorch中实现与TensorFlow类似的same方式padding
currycode
05-06 3478
转载自https://oldpan.me/archives/pytorch-same-padding-tflike 前言 TensorFlow中在使用卷积层函数的时候有一个参数padding可以选择same或者vaild，具体可以看之前的这篇文章：https://oldpan.me/archives/tf-keras-padding-vaild-same.而在pytorch中，现在的版本...
深度学习--tensor（创建、属性）
最新发布
2201_75762674的博客
07-07 1092
pytorch将数据封装成张量进行计算。
python实现tensorflow卷积部分代码、Padding计算
qq_22305897的博客
04-21 486
先上公式 Tensorflow中对卷积的定义： padding 为 SAME Outputh,w=Math.ceil(Inputh,w/Strideh,w)Output_{h,w}=Math.ceil(Input_{h,w} / Stride_{h,w})Outputh,w​=Math.ceil(Inputh,w​/Strideh,w​) padding 为 VALID Outputh,w=Mat...
pytorch 卷积填充“same”实现（附代码） Conv1d Conv2d
goodgoodstudy___的博客
12-09 3636
参考：pytorch 卷积填充“same”实现（附代码） import torch.utils.data from torch.nn import functional as F import math import torch from torch.nn.parameter import Parameter from torch.nn.functional import pad from torch.nn.modules import Module from torch.nn.modules.util
keras padding_TensorFlow中CNN的两种padding方式“SAME”和“VALID”
weixin_39880318的博客
11-29 520
前言在使用Keras的时候会遇到这样的代码x = Conv2D(filters, kernel_size=5, strides=2, padding='same')(x)，与pytorch不同，keras和TensorFlow设置卷积层的过程中可以设置padding参数，vaild和same。“valid”代表只进行有效的卷积，对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出...
TensorFlow与PyTorch在Python面试中的对比与应用
zevjay的博客
04-19 771
掌握TensorFlow与PyTorch是成为一名优秀Python深度学习工程师的必备技能。深入理解上述常见问题、易错点及应对策略，结合实际代码示例，您将在面试中展现出扎实的深度学习框架基础和出色的模型构建能力。持续实践与学习，不断提升您的深度学习框架技能水平，必将在深度学习职业道路上大展宏图。
python安装教程以及tensorflow和pytorch的搭建
weixin_51113465的博客
03-17 2786
1.安装前：安装以下三个软件 软件1：visual studio2019 链接：https://pc.qq.com/detail/16/detail_22856.html 软件2：visual studio code 链接：https://pc.qq.com/detail/19/detail_25679.html 软件3：微软常见运行库合集 链接：http://www.xue51.com/soft/43282.html 注：以上路径都是普通下载即可，高速下载会安装其他乱七八糟的
利用Python构建深度学习模型：TensorFlow与PyTorch的对比与实践
威哥说编程
01-19 911
TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的深度学习框架，最初发布于2015年。它是一个开源平台，广泛应用于深度学习任务，尤其是大规模机器学习和生产环境中的部署。静态计算图：TensorFlow最早采用静态计算图（StaticGraph）模型，所有操作在执行之前都需要定义计算图。这种方式使得模型优化更加高效，但也使得模型的开发和调试变得更为复杂。高性能：TensorFlow支持多种硬件平台，如CPU、GPU、TPU等，提供了强大的并行计算能力。广泛的工具和库。
基于pytorch padding=SAME的解决方式
09-17
今天小编就为大家分享一篇基于pytorch padding=SAME的解决方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
pytorch padding='same'
07-28
pytorch使用padding='same'，只需要from padding_same_conv import Conv2d
Pytorch之SAME padding
abq43525的博客
04-25 1467
Implement "same" padding for convolution operations mimics TensorFlowSAMEpadding (I'm writing it down into the functional interface, so thatnn.Conv2dcan just call intoF.conv2d_same_padding)...
pytorch踩坑——padding类型坑
Archerrrrr的博客
03-06 347
pytorch搭建网络时，出现一个typeError。
padding = “SAME”与padding = “VALID”
qq_41078023的博客
04-19 3497
最近在用tensorflow搭建卷积神经网络，遇到了一个比较棘手的问题，我一直理解的padding有两个值，一个是SAME，一个是VALID，如果padding设置为SAME，则说明输入图片大小和输出图片大小是一致的，如果是VALID则图片经过滤波器后可能会变小。 如下图： 从程序中可以看出我的输入是553，过滤器是333，padding设置的值是SAME，所以我一开始预想的是输出557（有7个过...
当padding为“SAME” 和 “VALID”卷积层输出尺寸的大小的计算
穿拖鞋的都是大佬
10-15 3599
我们32323的图像，用553的卷积核在图像上滑过 计算如图所示（多通道图计算请自行脑补）： 卷积之后的尺寸大小计算公式为： 其中：输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长strides S padding的像素数 P 输出大小为NxN 在实际操作时，我们还会碰到 padding的两种方式 “SAME” 和 “VALID”，padding = “SAME”时，会在图像的周围填 “0”，padding = “VALID”则不需要，即 P=0。一般会选“SAME”，以来减缓图像变小的速度，二
padding=“valid“和“same“的区别以及输出尺寸计算
ruyingcai666666的博客
08-22 7297
padding=valid表示without padding，padding=same表示with zero padding 设输入图像尺寸为W，卷积核尺寸为F，步幅为S，Padding使用P，则经过卷积层或池化层之后的图像尺寸为（W-F+2P）/S+1。 （1）如果参数是‘’SAME’’，那么计算只与步长有关，直接除以步长 W / S(除不尽，向上取整) （2）如果参数是‘VALID’,那么计算公式如上：(W – F + 1) / S （结果向上取整） ...
对于 CNN 卷积网络的理解——Padding 的两种方式
weixin_40267373的博客
05-03 3714
TensorFlow—Conv2D padding 问题导言1. Padding='VALID'2. Padding='SAME'2.1. 2x2 大小的卷积核2.2. 3x3 大小的卷积核2.3. 4x4 大小的卷积核3. 对齐方式不同 导言 最近在看卷积神经网络（CNN）的时候，遇到了 padding 这个属性（补全方式），查了很多资料，发现目前网上讨论的大都是padding之后输出张量大小如...
tensorflow pytorch cuda
05-19
### TensorFlow 与 PyTorch 在 CUDA 上的性能和兼容性对比 #### 性能差异 TensorFlow 和 PyTorch 都支持 GPU 加速计算，主要通过 NVIDIA 提供的 CUDA 工具集实现。然而，在实际应用中，两者的性能表现可能因具体场景而异。 - **TensorFlow**: TensorFlow 是由 Google 开发的一个开源机器学习框架，它提供了高度优化的操作符集合，并针对大规模分布式训练进行了专门设计。由于其静态图机制（尽管 Eager Execution 可以提供动态执行模式），在某些情况下可以更高效地利用硬件资源[^1]。 - **PyTorch**: PyTorch 则以其易用性和灵活性著称，采用基于 Python 的 API 设计使得开发者能够快速原型化模型。它的动态计算图允许更加灵活的调试过程，但在部分复杂模型或者长时间运行的任务上可能会稍微逊色于 TensorFlow 的整体效率[^2]。 两者都依赖于底层的 cuDNN 库来进行卷积操作加速以及其他深度学习特定运算的支持；因此当涉及到这些标准层时二者之间的差距通常不大。不过对于自定义算子或者其他特殊需求，则需考虑各自生态系统内的支持程度如何影响最终效果。 #### 兼容性考量 关于CUDA版本匹配方面： - 对于最新发布的主流GPU架构来说，两个平台都能很好地适配最新的NVIDIA驱动程序及相应的cuBLAS/cuSPARSE等功能模块； - 不过值得注意的是随着技术进步速度加快以及厂商策略调整等因素的影响下偶尔会出现短暂不一致现象——即某一方率先集成新特性之后另一方才跟进更新节奏的情况发生【此处无对应编号引用】。 另外还需关注操作系统环境限制、第三方扩展插件可用性等问题也可能间接作用到跨平台移植难易度之上。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 检查是否有可用的CUDA设备 ``` ```python import tensorflow as tf tf.config.list_physical_devices('GPU') # 查看当前环境中可使用的GPU列表 ``` #### 结论 总体而言，如果项目侧重生产部署稳定性并追求极致效能的话可以选择TensorFlow；而对于科研探索阶段注重便捷修改尝试不同算法思路则推荐使用PyTorch 。当然这并不意味着绝对界限分明 ，很多时候还需要依据团队熟悉度和个人偏好来做决定 。
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