2021-3-17

1. 师兄看文章太细了，而且印象很深，向他学习。

from utils.utils import AverageMeter
batch_time = AverageMeter('Time', ':.2f')
data_time = AverageMeter('Data', ':.2f')
losses = AverageMeter('Loss', ':.4f')
top1 = AverageMeter('Prec@1', ':.4f')
top5 = AverageMeter('Prec@5', ':.4f')
# 用来存储和计算当前的值

from utils.utils import ProgressMeter
progress = ProgressMeter(
        len(data_loader),
        [batch_time, data_time, losses, top1, top5],
        prefix='Epoch:[{}]'.format(epoch))
# 进展，例如[x/100]

from utils.utils import accuracy
prec1, prec5 = accuracy(output, label)
# accuracy(out, target, top=(1,5)) 返回top1,top5准确率

eg.
path = "D:\PYCHARM"
print(os.path.basename(path))
# PYCHARM

np.random.randint(start,end,num)
# 生成num个[start,end)间的随机整数

np.repeat(array, repeats = times)
#将array中的元素重复times次

np.random.choice(a,size,replace=True,p=None)
# a如果是一个数组，则从中采样，如果是一个int,则从[0, a]中采样，size是随机采样个数，replace是否重复采样，p是采样概率,一个一维数组

5. -1//2 = -1
6. np.random.normal(mean,std,size)
7. slice(start,end,step)
8. 无意中发现了有趣的事情。
   每天总结的知识点不立刻发出来，网页先保留着，第二天可以看一遍再发，正好复习了^ ^