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python __getitem__()方法理解: 张伟 2020-10-27 14:30; 如果在类中定义了__getitem__()方法，那么他的实例对象（假设为P）就可以这样P 取值。当实例对象做P 运算时，就会调用类中的__getitem__()方法。 # -*- coding:utf-8 -*- class DataTest: def __init__(self,id,address): self.id=id ...; 个人分类: Python|4957 次阅读|没有评论

json.dump()与json_dumps()区别: 张伟 2020-10-27 10:41; json 模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads()。 1.json.dumps将一个Python数据结构转换为JSON ： import json data = { 'name' : 'myname', 'age' : 100, } json_str = json.dumps(data) 2. ...; 个人分类: Python|6593 次阅读|没有评论

Python函数中参数前带*和**是什么意思？: 张伟 2020-10-26 22:51; 背景前几天看了些python的代码，发现有些函数的参数前带有（*）号，有的甚至有两个（**）号，它们代表什么意思的？解释查阅资料后发现，参数前面加上* 号，意味着参数的个数不止一个，另外带一个星号（*）参数的函数传入的参数存储为一个元组（tuple），带 ...; 个人分类: Python|7608 次阅读|没有评论

torch.mean(): 张伟 2020-10-23 23:00; 参考博客： https://blog.csdn.net/Apikaqiu/article/details/104379960 mean()函数的参数：dim=0,按行求平均值，返回的形状是（1，列数）；dim=1,按列求平均值，返回的形状是（行数，1）,默认不设置dim的时候，返回的是所有元素的平均值。 x=torch.arange(12).view(4,3) ''' 注意：在这里使用的 ...; 个人分类: Pytorch|9414 次阅读|没有评论

Python 中的几种矩阵乘法 np.dot, np.multiply, *: 张伟 2020-10-23 21:40; Python中的几种矩阵乘法 1. 同线性代数中矩阵乘法的定义： np.dot() np.dot(A, B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积，同线性代数中矩阵乘法的定义。对于一维矩阵，计算两者的内积。见如下Python代码： import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array( ...; 个人分类: Python|4818 次阅读|没有评论

BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm总结: 张伟 2020-10-23 20:26; （一）推荐两篇博文，详细清楚，直观明了！！！博文一： https://mathpretty.com/11223.html 博文二： https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 （二）推荐三张图，易于理解，直接了当！！！（三）示例代码，验证理解生成测试使用数据 x_test=np. arra ...; 个人分类: Pytorch|4647 次阅读|没有评论

torch. nn.Softmax(dim=1)或torch. nn.Softmax(dim=-1): 张伟 2020-10-23 16:28; softmax2 = nn.Softmax( dim=2 ) #三维数据的最后一维 y=torch.rand(3,2,4) y Out : tensor( , ], , ], , ]]) z ...; 个人分类: Pytorch|9411 次阅读|没有评论

pytorch中与维度/变换相关的几个函数（torch.squeeze() / torch.unsqueeze()）: 张伟 2020-10-23 15:10; 1.torch.size () 先说 torch.size() 函数，因为后面的方法都会用这个方法看到变换后的矩阵的维度。通过该方法，可以查看当前Tensor的维度，用法也很简单： import torch a = torch.Tensor( , ]]) a.size() torch.Size( ) 2.torch.view() ...; 个人分类: Pytorch|4911 次阅读|没有评论

Pytorch 分类二维矩阵图像和一维向量的方法及常用函数总结: 张伟 2020-10-23 14:42; （一）一维、二维常使用模块方法二维学习中，主要使用的是： self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=5, kernel_size=7, stride=2, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(2432,512) F.max_pool2d(self.conv1(x), 2) 一维 self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=5, kernel_size=7, s ...; 个人分类: Pytorch|3631 次阅读|没有评论

PyTorch的Tensor详解创建以及nn.ReLU与F.ReLU的区别: 张伟 2020-10-23 14:33; （一）PyTorch的Tensor（张量）这一部分详细参考博客： PyTorch的Tensor（张量）主要包括：Tensor与Variable与区别、张量的创建（张量的创建有三大方法，第一类是直接创建，第二类是依据数值创建，第三类是依据概率创建）。（二）PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别 import torch.nn as nn im ...; 个人分类: Pytorch|3303 次阅读|没有评论

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