python

用gpu训练好的神经网络,用tensorflow-cpu跑出错的原因及解决方案

2021-03-03
训练的时候当然用gpu,速度快呀. 我想用cpu版的tensorflow跑一下,结果报错,这个错误不太容易看懂. 大概意思是没找到一些节点. 后来发现原因,用gpu和cpu保存的pb模型不太一样,但是checkpoints文件是通用的. 使用tensorflow-cpu再把checkpoints文件重新转换一下pb文件就可以了. 完美解决! 补充:tensflow-gpu版的无数坑坑坑!(tf坑大总结) 自己的小本本,之前预装有的pycharm+win10+anaconda3+python3的环

pandas is in和not in的使用说明

2021-03-03
简介 pandas按条件筛选数据时,除了使用query()方法,还可以使用isin和对isin取反进行条件筛选. 代码 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'b':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'c':[1, 2, 3, 4, 5, 6]}) filter_condition = {'a':[1, 2, 3]} df_in = df[df.isin(filter_condition)['a']]

pandas 查询函数query的用法说明

2021-03-03
query() 函数简介 pandas的query()方法是基于DataFrame列的计算代数式,对于按照某列的规则进行过滤的操作,可以使用query方法. 代码示例 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'b':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'c':[1, 2, 3, 4, 5, 6]}) query_list = [1, 2] df_2 = df.query('c not in @query_l

Python与C/C++的相互调用案例

2021-03-03
一.问题 Python模块和C/C++的动态库间相互调用在实际的应用中会有所涉及,在此作一总结. 二.Python调用C/C++ 1.Python调用C动态链接库 Python调用C库比较简单,不经过任何封装打包成so,再使用python的ctypes调用即可. (1)C语言文件:pycall.c /***gcc -o libpycall.so -shared -fPIC pycall.c*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int f

Pytorch之扩充tensor的操作

2021-03-03
我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ b = torch.zeros((3, 2, 6, 6)) a = torch.zeros((3, 2, 1, 1)) a.expand_as(b).size() Out[32]: torch.Size([3, 2, 6, 6]) a = torch.zeros((3, 2, 2, 1)) a.expand_as(b).size() Traceback (most recent call last): File "/home/lart/.conda/en

神经网络训练采用gpu设置的方式

2021-03-03
在定义图结构之前不用加入gpu:0,只有在session中计算之前在加入,否则的话会提示不能使用gpu保存模型等问题. with tf.device( '/gpu:0' ): 补充:关于应用gpu训练神经网络的注意事项 对于GPU来说,一定要注意的是,要分别在两个GPU上,或者不同时的在一个GPU上运行train和evaluation的部分,否则限于GPU擅长迭代而不擅长逻辑的特性,会发生OOM(out of memory) 以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.如有错误

解决TensorFlow训练模型及保存数量限制的问题

2021-03-03
每次卷积神经网络训练的结果都只保存了最后一部分,查阅了一下相关资料,发现是定义saver时采用的默认值,这里进行如下设置: saver = tf.train.Saver( max_to_keep = 100 , keep_checkpoint_every_n_hours = 1 ) 补充:解决TensorFlow只能保存5个模型的问题 直奔主题 在训练模型的代码中找到这句代码:tf.train.Saver(), 改成: tf.train.Saver(max_to_keep = m) # m为你想

python pandas模糊匹配 读取Excel后 获取指定指标的操作

2021-03-03
1.首先读取Excel文件 数据代表了各个城市店铺的装修和配置费用,要统计出装修和配置项的总费用并进行加和计算: 2.pandas实现过程 import pandas as pd #1.读取数据 df = pd.read_excel(r'./data/pfee.xlsx') print(df) cols = list(df.columns) print(cols) #2.获取含有装修 和 配置 字段的数据 zx_lists=[] pz_lists=[] for name in cols: if

python jieba库的基本使用

2021-03-03
一.jieba库概述 jieba是优秀的中文分词第三方库 中文文本需要通过分词获得单个的词语 jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装 jieba库提供三种分词模式,最简单只需要掌握一个函数 二.jieba库安装 pip install jieba 三.jieba分词的原理 jieba分词依靠中文词库 利用一个中文词库,确定汉字之间的关联概率 汉字间概率大的组成词组,形成分词结果 四.jieba分词的3种模式 精确模式:把文本精确地切分开,不存在冗余单词(最常用) 全模式:把文本中所有可

python 求两个向量的顺时针夹角操作

2021-03-03
以上述图片举例,要求 相对 的顺时针夹角.注意:这里使用图像坐标系 1 定义求顺时针角度的函数 import numpy as np def clockwise_angle(v1, v2): x1,y1 = v1 x2,y2 = v2 dot = x1*x2+y1*y2 det = x1*y2-y1*x2 theta = np.arctan2(det, dot) theta = theta if theta>0 else 2*np.pi+theta return theta 2 求 , 然后求夹

python抢购软件/插件/脚本附完整源码

2021-03-03
距上篇关于淘宝抢购源码的文章已经过去五个月了,五个月来我通过不停的学习,掌握了更深层的抢购技术及原理,而上篇文章中我仅分享了关于加入购物车的商品的抢购源码,且有部分不足. 博主不提供任何服务器端程序,也不提供任何收费抢购软件.该文章仅作为学习selenium框架及GUI开发的一个示例代码.该思路可运用到其他任何网站,京东,天猫,淘宝均可使用,且不属于外挂或者软件之类,只属于一个自动化点击工具,如有侵犯到任何公司的合法权益,请私信联系,会第一时间将相关代码给予删除. 本篇文章我将附上完整源码,及其

关于PySnooper 永远不要使用print进行调试的问题

2021-03-02
PySnooper 是一个非常方便的调试器.如果您正在试图弄清楚为什么您的Python代码没有按照您的预期去做,您会希望使用具有断点和监视功能的成熟Debug工具,但是许多Debug工具配置起来非常麻烦. 现在,有了PySnooper,您并不需要配置那么复杂的Debug工具,就能够完成对整个代码的分析.它能告诉您哪些代码正在运行,以及局部变量的值是什么. 其实,PySnooper 就是替代了一行一行print的重复性工作,给你的代码一个pysnooper装饰器,它能自动识别到语句和变量并将其值p

django使用多个数据库的方法实例

2021-03-02
通过官方文档https://docs.djangoproject.com/zh-hans/3.1/topics/db/multi-db/和csdnhttps://blog.csdn.net/songfreeman/article/details/70229839的这两篇文章可以进行多数据库的设置.但是设置后可能会出现问题,由于我连接的数据库是通过inspactdb的方法得到的model.于是在migrate的时候出现了问题,会提示 1146, "Table xxx doesn't exist&q

Flask中jinja2的继承实现方法及实例

2021-03-02
在继承的使用上,我们最早接触的是父类和子类的继承.不过Flask框架中的继承要简单一些,只要有一个原文件,便可以对其进行继承和修改的操作了.在修改的内容方面,可以通过关键字来进行实现.下面我们就Flask中jinja2的继承的实现先进行理论的介绍,然后带来实例供大家练习. 1.说明 Jinja2中最强大的部分是模板继承.通过模板继承,我们可以创建一个基本(框架)文件,其他文件可以从中继承,然后再根据需要对其进行修改. 在jinja2的框架文件中,使用block关键字表示它包含的内容可以被修改.

Python批量获取基金数据的方法步骤

2021-03-02
20年初准备投资基金,想爬取基金的业绩数据. 20年基金迎来了爆发式增长,现把代码开源以供参考. 本代码只能实现初步汇总,输出csv文件来保存基金的单位&累计净值,后期仍需要结合统计方法来筛选优质基金. 参考了网上的部分代码,实在不记得出处了,侵删. import requests import time import execjs start = time.perf_counter() # 获取所有基金编号 def getAllCode(): url = 'http://fund.eastmo

python multiprocessing 多进程并行计算的操作

2021-03-02
python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包,提供了和threading(多线程)相似的API函数,但是相比于threading,将任务分配到不同的CPU,避免了GIL(Global Interpreter Lock)的限制. 下面我们对multiprocessing中的Pool和Process类做介绍. Pool 采用Pool进程池对任务并行处理更加方便,我们可以指定并行的CPU个数,然后 Pool 会自动把任务放到进程池中运行. Pool 包含了多个并行函数.

python 如何用urllib与服务端交互(发送和接收数据)

2021-03-02
urllib是Python3中内置的HTTP请求库,不需要单独安装,官方文档链接如下:https://docs.python.org/3/library/urllib.html从官方文档可以看出,urllib包含4个模块,如图所示. 这4个模块的功能描述如下: request:最基本的HTTP请求模块,可以用来发送HTTP请求,并接收服务端的响应数据.这个过程就像在浏览器地址栏输入URL,然后按Enter键一样. error:异常处理模块,如果出现请求错误,我们可以捕获这些异常,然后根据实际情况

python3判断IP地址的方法

2021-03-02
本文实例为大家分享了python3判断IP地址的具体代码,供大家参考,具体内容如下 输入一串字符,判断该字符串是否为点分十进制的IP地址,若是则转换为16进制输出,否则输出"Error" 注意:输入可能是任意的一个字符串,比如"abc.bas.fefe.4r4"或者"23.23.11.23.123" 这都是不合法的IP地址 例如 输入:192.41.6.20 输出:0xC0290614 输入:257.32.23.1 输出:Error 解1 imp

10个顶级Python实用库推荐

2021-03-02
为什么我喜欢Python?对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言,另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行. 在本文中,我挑选了15个最有用的软件包,介绍它们的功能和特点. 1. Dash Dash 是一个用于构建基于 Web 的应用程序的 Python 库,无需 JavaScript . Dash 同时也是用于创建分析 Web 应用程序的用户界面库.那些使用 Python 进行数据分析.数据挖掘.可视化.建模.仪器控制和报告的人可以立

python 制作磁力搜索工具

2021-03-02
不知不觉已经到了 大年三十,在此祝大家 牛年大吉,恭喜发财!今天还是要发一篇博客,是关于tkinter的一款磁力搜索GUI工具,可以帮助我们检索网络 资源. 一.准备工作 装库,主要有tkinter os threading win32 pillow 二.预览 预览我们的软件 1.启动 2.运行 3.结果 可以选择保存链接到本地,也可以选择复制链接倒剪切板. 3.1保存到本地: 保存格式为txt 3.2复制链接: 复制以后,如果存在第三方下载工具,就能在工具中打开. 三.tk源代码 设计流程就不