python

具体代码如下所示: import tkinter as tk import tkinter.messagebox import copy import os,sys def get_picture(dirs): '''获得所有图片''' picture_list = [] for dir,dir_abs,files in os.walk(dirs): for file in files: if file.endswith('.gif'): picture_list.append(os.path.

一.使用logging.config.dictConfig()函数读取配置信息,参数是字典类型 with open(file="./loggingconfigyaml.yaml", mode='r', encoding="utf-8")as file: logging_yaml = yaml.load(stream=file, Loader=yaml.FullLoader) # print(logging_yaml) # 配置logging日志:主要从文件中读取ha

class torch.nn.Sequential(* args) 一个时序容器.Modules 会以他们传入的顺序被添加到容器中.当然,也可以传入一个OrderedDict. 为了更容易的理解如何使用Sequential, 下面给出了一个例子: # Example of using Sequential model = nn.Sequential( nn.Conv2d(1,20,5), nn.ReLU(), nn.Conv2d(20,64,5), nn.ReLU() ) # Example o

在用pdb debug的时候,有时候需要看一下特定layer的权重以及相应的梯度信息,如何查看呢? 1. 首先把你的模型打印出来,像这样 2. 然后观察到model下面有module的key,module下面有features的key, features下面有(0)的key,这样就可以直接打印出weight了,在pdb debug界面输入p model.module.features[0].weight,就可以看到weight,输入 p model.module.features[0].weig

在Android Q中,用户可以借助气泡,轻松地在设备上任何位置进行多任务处理.气泡内置于"通知"系统中,它会浮动在其他应用的上层,并会跟随用户的移动而移动到屏幕的任何位置,用于取代SYSTEM_ALERT_WINDOW.气泡可以展开显示应用功能和信息,并在不使用时折叠起来.当设备处于已锁定状态或始终保持活动状态,气泡会像通知那样显示.气泡弹窗效果如下图: 一.气泡配置信息  气泡是一种可以选择停用的功能,在应用显示第一个气泡时,系统会弹出权限对话框,提供两种选项: 屏蔽来自您的应用的

假设我们有一段程序,从 Redis 中读取数据,解析以后提取出里面的 name 字段: import json import redis client = redis.Redis() def read(): while True: data = client.lpop('info') if data: yield json.loads(data) else: break def parse(): for data in self.read(): print(data['name']) if __

cuda上tensor的定义 a = torch.ones(1000,1000,3).cuda() 某一gpu上定义 cuda1 = torch.device('cuda:1') b = torch.randn((1000,1000,1000),device=cuda1) 删除某一变量 del a 在cpu定义tensor然后转到gpu torch.zeros().cuda() 直接在gpu上定义,这样就减少了cpu的损耗 torch.cuda.FloatTensor(batch_size, s

查看python内部模块命令,内置函数,查看python已经安装的模块命令 可以用dir(modules) 或者用 pip list 或者用 help('modules') 或者用 python -m pydoc -p 1234 都能列出所有已经安装的模块 知识点扩展: python查看模块安装位置的方法 一.打开命令行,输入 python -v 二.这里以OpenCV为例,cv2为OpenCV模块名,接着输入 import cv2 到此这篇关于python如何查看安装了的模块的文章就介绍到这了

原作者:Nik Piepenbreier 翻译&内容补充:费弗里 原文地址:https://towardsdatascience.com/advanced-python-list-techniques-c6195fa699a3 列表(List)是你使用Python过程中接触最为频繁的数据结构,也是功能最为强大的几种数据结构之一.Python列表非常的万能且蕴含着许多隐藏技巧,下面我们就来探索一些常用的列表技巧. 1 列表元素的过滤 1.1 filter()的使用 filter()函数接受2个参数

本文介绍下载python下载网络图片的方法,包括通过图片url直接下载.通过re/beautifulSoup解析html下载以及对动态网页的处理等. 通过pic_url单个/批量下载 已知图片url,例如http://xyz.com/series-*(1,2..N).jpg,共N张图片,其链接形式较为固定,这样经简单循环,直接通过`f.write(requests.get(url).content)'即可以二进制形式将图片写入. import os import requests def dow

在这篇文章中,我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论,以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型. 1.语义分割.目标检测和实例分割 之前已经介绍过: 1.语义分割:在语义分割中,我们分配一个类标签(例如.狗.猫.人.背景等)对图像中的每个像素. 2.目标检测:在目标检测中,我们将类标签分配给包含对象的包围框. 一个非常自然的想法是把两者结合起来.我们只想在一个对象周围识别一个包围框,并且找到包围框中的哪些像素属于对象. 换句话说,我们想要一个掩码,它指示(使用颜色或灰

问题:如何经过convTransposed1d输出指定大小的特征? import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F conv1 = nn.Conv1d(1, 2, 3, padding=1) conv2 = nn.Conv1d(in_channels=2, out_channels=4, kernel_size=3, padding=1) #转置卷积 dconv1 = nn.ConvTranspose1d(4,

废话不多说,直接上代码吧~ model.zero_grad() optimizer.zero_grad() 首先,这两种方式都是把模型中参数的梯度设为0 当optimizer = optim.Optimizer(net.parameters())时,二者等效,其中Optimizer可以是Adam.SGD等优化器 def zero_grad(self): """Sets gradients of all model parameters to zero.""

环境安装 安装Anaconda,官网链接Anaconda 使用conda创建py3.6的虚拟环境,并激活使用 conda create -n py3.6 python=3.6 //创建 conda activate py3.6 //激活 3.安装依赖numpy和imutils //用镜像安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua

涉及随机数以及类RNN的网络构建常常需要根据输入shape,决定中间变量的shape或步长. tf.shape函数不同于tensor.shape.as_list()函数,后者返回的是常值list,而前者返回的是tensor. 使用tf.shape函数可以使得中间变量的tensor形状随输入变化,不需要在构建Graph的时候指定.但对于tf.Variable,因为需要提前分配固定空间,其shape无法通过上诉方法设定. 实例代码如下: a = tf.placeholder(tf.float32,[

最近写一个小爬虫,需要拿到邮箱信息,发现拿不到,也不是ajax接口.最后查资料发现是被Cloudflare加密起来了,有加密肯定有解密. 参考大佬的原话搞起来就好: 柠之漠然: 这个解密方式就是从那段 js 代码转换过来的 其中最主要的一句话 for (e = ", r = '0x' + a.substr(0, 2) | 0, n = 2; a.length – n; n += 2) e += '%' + ('0' + ('0x' + a.substr(n, 2) ^ r).toString(1

原文链接:https://blog.csdn.net/Fairy_Nan/article/details/105914203 HDF也是一种自描述格式文件,主要用于存储和分发科学数据.气象领域中卫星数据经常使用此格式,比如MODIS,OMI,LIS/OTD等卫星产品.对HDF格式细节感兴趣的可以Google了解一下. 这一次呢还是以Python为主,来介绍如何处理HDF格式数据.Python中有不少库都可以用来处理HDF格式数据,比如h5py可以处理HDF5格式(pandas中 read_hdf

设计神经网络的一般步骤: 1. 设计框架 2. 设计骨干网络 Unet网络设计的步骤: 1. 设计Unet网络工厂模式 2. 设计编解码结构 3. 设计卷积模块 4. unet实例模块 Unet网络最重要的特征: 1. 编解码结构. 2. 解码结构,比FCN更加完善,采用连接方式. 3. 本质是一个框架,编码部分可以使用很多图像分类网络. 示例代码: import torch import torch.nn as nn class Unet(nn.Module): #初始化参数:Encoder,

训练完train_datasets之后,model要来测试样本了.在model(test_datasets)之前,需要加上model.eval(). 否则的话,有输入数据,即使不训练,它也会改变权值. 这是model中含有batch normalization层所带来的的性质. 在做one classification的时候,训练集和测试集的样本分布是不一样的,尤其需要注意这一点. 补充知识:pytorch测试的时候为何要加上model.eval() Do need to use model.e

由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本. 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知识:pytorch:网络定义参数的时候后面不能加".cuda()" pytorch定义网络__init__()的时候,参数不能加"cuda()", 不然参数不包含在state_dict()中,比如下面这种写法是错误的 self.W1 = nn.Parameter(tor