python安装Scrapy图文教程
安装方法pip install Scrapy如果顺利的话不用管直接一路下来就OK验证是否安装成功安装成功不顺利的情况1）lxml安装不成功使用whl进行安装，不过需要先安装whlpip install wheel安装完成后下载lxml的whl文件网址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/whl版本挑选进入cmd——>import pip——>print pip.pep425tags.get_s...
2024-01-10
PycharmAutopep8配置教程
简介Python语言的编码遵从PEP8规范，Autopep8工具能够依据PEP8规范，快速对代码文件进行规范检查并自动排版。对于变量名，类名，函数名等，会给出提示信息，需要工程师手动修改。安装pip install autopep8在Pycharm中集成Autopep8File -> Settings… ->Tools -> External Tools -> 点击“+”号添加在添加界面，有5处...
2024-01-10
PythonArgparse教程
作者Tshepang Lekhonkhobe这篇教程旨在作为 argparse 的入门介绍，此模块是 Python 标准库中推荐的命令行解析模块。注解还有另外两个模块可以完成同样的任务，称为 getopt (对应于 C 语言中的 getopt() 函数) 和被弃用的 optparse。还要注意 argparse 是基于 optparse 的，因此用法与其非常相似。概念¶让我们利...
2024-01-10pytorch梯度剪裁方式
我就废话不多说，看例子吧！import torch.nn as nnoutputs = model(data)loss= loss_fn(outputs, target)optimizer.zero_grad()loss.backward()nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=20, norm_type=2)optimizer.step()nn.utils.clip_grad_norm_ 的参数：parameters – 一个基于变量的...
2024-01-10pytorch加载语音类自定义数据集的方法教程
前言 pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写 __len()__ ， __getitem()__ 这两个方法 __len()__ ：返回数...
2024-01-10pytorch对梯度进行可视化进行梯度检查教程
目的： 在训练神经网络的时候，有时候需要自己写操作，比如faster_rcnn中的roi_pooling，我们可以可视化前向传播的图像和反向传播的梯度图像，前向传播可以检查流程和计算的正确性，而反向传播则可以大概检查流程的正确性。实验可视化rroi_align的梯度1.pytorch 0.4.1及之前，需要声明需要参数，这里将...
2024-01-10pytorch自定义二值化网络层方式
任务要求：自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下:import torchfrom torch.autograd import Functionfrom torch.autograd import Variable定义二值化函数class BinarizedF(Function): def forward(self, input): self.save_for_backward(input) a = torch.ones...
2024-01-10pytorch实现CNN卷积神经网络
本文为大家讲解了pytorch实现CNN卷积神经网络，供大家参考，具体内容如下我对卷积神经网络的一些认识 卷积神经网络是时下最为流行的一种深度学习网络，由于其具有局部感受野等特性，让其与人眼识别图像具有相似性，因此被广泛应用于图像识别中，本人是研究机械故障诊断方面的，一般利...
2024-01-10pytorch构建网络模型的4种方法
利用pytorch来构建网络模型有很多种方法，以下简单列出其中的四种。假设构建一个网络模型如下：卷积层--》Relu层--》池化层--》全连接层--》Relu层--》全连接层首先导入几种方法用到的包：import torchimport torch.nn.functional as Ffrom collections import OrderedDict第一种方法# Method 1 -----------------------------...
2024-01-10pytorch 实现查看网络中的参数
可以通过model.state_dict()或者model.named_parameters()函数查看现在的全部可训练参数（包括通过继承得到的父类中的参数） 可示例代码如下： params = list(model.named_parameters()) (name, param) = params[28] print(name) print(param.grad) print('-------------------------------------------------') (name2, par...
2024-01-10pytorch自定义初始化权重的方法
在常见的pytorch代码中，我们见到的初始化方式都是调用init类对每层所有参数进行初始化。但是，有时我们有些特殊需求，比如用某一层的权重取优化其它层，或者手动指定某些权重的初始值。核心思想就是构造和该层权重同一尺寸的矩阵去对该层权重赋值。但是，值得注意的是，pytorch中各层权重的...
2024-01-10pytorch GAN生成对抗网络实例
我就废话不多说了，直接上代码吧！import torchimport torch.nn as nnfrom torch.autograd import Variableimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(1)np.random.seed(1)BATCH_SIZE = 64LR_G = 0.0001LR_D = 0.0001N_IDEAS = 5ART_COMPONENTS = 15PAINT_POINTS = ...
2024-01-10![Scrapy的内存泄露问题总结[python高级教程]](/wp-content/uploads/thumbs2/2022/6/692834_thumbnail.jpg)
Scrapy的内存泄露问题总结[python高级教程]
这几天跟着小伙伴一起做项目，碰到不少平时碰不到的技术问题，真是很好玩的一件事。比如Scrapy这个爬虫框架的的内存泄露问题就是一个很让人头疼的问题。 历来OOM(OOM - Out of Memory，内存溢出)问题都是项目里最棘手的问题，这种问题debug的难度很大，原因在于问题不太好定位。因为OOM的成因往往...
2024-01-10pytorch实现MNIST手写体识别
本文实例为大家分享了pytorch实现MNIST手写体识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下实验环境pytorch 1.4Windows 10python 3.7cuda 10.1（我笔记本上没有可以使用cuda的显卡）实验过程1. 确定我们要加载的库import torchimport torch.nn as nnimport torchvision #这里面直接加载MNIST数据的方法import torchvision.transforms ...
2024-01-10pytorch加载自定义网络权重的实现
在将自定义的网络权重加载到网络中时，报错：AttributeError: 'dict' object has no attribute 'seek'. You can only torch.load from a file that is seekable. Please pre-load the data into a buffer like io.BytesIO and try to load from it instead.我们一步一步分析。模型网络权重保存额代码是：torch.save(net.st...
2024-01-10在pytorch中查看可训练参数的例子
pytorch中我们有时候可能需要设定某些变量是参与训练的，这时候就需要查看哪些是可训练参数，以确定这些设置是成功的。pytorch中model.parameters()函数定义如下： def parameters(self): r"""Returns an iterator over module parameters. This is typically passed to an optimizer. Yields: Parameter: module parameter ...
2024-01-10typecho插件编写教程（一）:Hello World
最近老高正在编写一个关于typecho的插件，由于typecho不像wordpress，有那么多的文档参考，写一个插件还是遇到了很多的坑，不过随着研究的不断深入，老高也慢慢上手了，于是总结出此篇编写教程分享给大家！I. 从HelloWorld说起基本信息想必想要开发typecho的你一定阅读过官方示例插件HelloWorld的源码吧...
2024-01-10
python提示SyntaxError报错解决教程
想必大家敲代码时候，经常能碰到报错提示吧，这是为什么呢？根据常见的报错内容，小编整理了常见错误，一起来看下吧~一、 SyntaxError 语法错误（1）引号没有成对出现报错信息：SyntaxError:EOL while scanning string literal解决方法：字符串切记要放在引号中，单引号双引号无所谓。当一个字符串中包含...
2024-01-10Pytorch实现各种2d卷积示例
普通卷积使用nn.Conv2d()，一般还会接上BN和ReLu参数量NNCin*Cout+Cout(如果有bias，相对来说表示对参数量影响很小，所以后面不考虑)class ConvBNReLU(nn.Module): def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size, stride, padding, affine=True): super(ConvBNReLU, self).__init__() self.op = nn.Sequential( nn.Con...
2024-01-10C# GroupBy的基本使用教程
起因今天在公司做一个需求的时候，写的是面条代码，一个方法直接从头写到尾，其中用到了GroupBy，且GroupBy的KeySelector是多个属性而不是单个属性。但是公司最近推行Clean Code，要让代码有可读性。且作为一个有追求的程序员，肯定是不能写面条代码的，要对代码进行拆分。重构前GroupBy大概是这样...
2024-01-10基于pytorch的保存和加载模型参数的方法
当我们花费大量的精力训练完网络，下次预测数据时不想再（有时也不必再）训练一次时，这时候torch.save(),torch.load()就要登场了。保存和加载模型参数有两种方式：方式一：torch.save(net.state_dict(),path):功能：保存训练完的网络的各层参数（即weights和bias)其中：net.state_dict()获取各层参数，path是文件存...
2024-01-10
个人网站上线+Typecho搭建个人博客教程
Typecho是一款基于PHP的国内开源博客系统，用户可以使用Typecho快速搭建个人博客。最近把个人网站重置一下，所以记录一下这个过程。个人网站地址：http://www.eknown.cn下面进入博客搭建：准备：服务器一台Typecho官网：http://typecho.org主要步骤：购买服务器、安装宝塔面板提前备案域名，或者直接...
2024-01-10pytorch 更改预训练模型网络结构的方法
一个继承nn.module的model它包含一个叫做children()的函数，这个函数可以用来提取出model每一层的网络结构，在此基础上进行修改即可，修改方法如下(去除后两层)：resnet_layer = nn.Sequential(*list(model.children())[:-2])那么，接下来就可以构建我们的网络了：class Net(nn.Module): def __init__(self , model): super(Net, self...
2024-01-10
大战略perfect3.0兵器编辑教程
大战略perfect3.0兵器编辑的用法很多小伙伴还不太会，本期攻略小编就来为大家讲解大战略perfect3.0兵器编辑的用法教程，希望对各位玩家有所帮助！大战略perfect3.0兵器编辑教程 1、通关后有评价表，之后按退出有一表，就是兵器编辑器，可以把你这次作战后生还的机体编辑进去，分为E.D.C.B.A.★等...
2024-01-10Pytorch 实现自定义参数层的例子
注意，一般官方接口都带有可导功能，如果你实现的层不具有可导功能，就需要自己实现梯度的反向传递。官方Linear层：class Linear(Module): def __init__(self, in_features, out_features, bias=True): super(Linear, self).__init__() self.in_features = in_features self.out_features = out_features self.weight...
2024-01-10
