一，数据集Kaggle猫狗大战的数据集下载链接：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats-redux-kernels-edition二，导入resnet(以resnet18为例)from torchvision.models.resnet import resnet18
resnet = resnet18(pretrained=True)pretrained =
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2023-11-26 20:02:44
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最近观察到一个有趣的趋势，越来越多的人在学术界热衷于学习和应用PyTorch。在工业界，虽然仍有一些项目在延续使用之前的深度学习框架，但 PyTorch 的影响力也在逐渐渗透。对于昨天为什么没发文，原因很心酸。把 PyTorch 的这篇文章梳理好的时候，已经太晚了，又赶上了跨年，太不容易了。另外，细心的朋友会发现，我最近频繁在写 Pytorch 的文章，原因很简单：2024年是大模型应用落地的重要
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2024-10-21 18:29:48
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基本函数unsqueeze(1)：扩充一个维度为一的维度out = out.unsqueeze(-1) # [B, L, Hs, 1]压缩维度为一的，即删除Squeeze（1）学习模型是看shape的变化,不是看参数,要灵活torch.size(x)取维度大小基本运算torch.cat()torch.cat([input,ht],-1)
word_input_cat = torch.cat([w
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2024-01-02 13:41:51
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Python入门 OrderedDict OrderedDict是一个dict子类，它保留将键值对（通常称为项）插入字典的顺序。在OrderedDict对象上进行迭代时，将按原始顺序遍历所有项目。如果更新现有键的值，则顺序保持不变。如果删除项目然后将其重新插入，则该项目将添加到字典的末尾。作为dict子类意味着它继承了常规词典提供的所有方法。OrderedDict还具有其他功能，您将在本教程中学习
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2024-01-28 01:35:16
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## 如何使用 `seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed`
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何使用 `seed_everything' from 'pytorch_lightning.utilities.seed` 方法。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 内容 |
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原创
2023-08-01 15:53:18
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python学习之基础语法(其四)python随机数函数// 随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。函数描述choice(seq)从序列的元素中随机挑选一个元素，比如random.choice(range(10))，从0到9中随机挑选一个整数randrange ([start,] stop [,step])从指定范围内，按指定基数递增的
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2023-10-16 21:41:11
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简介：seed创造一组特定的随机数数列，可以实现随机数的复现，即不同人在不同时间使用同一个seed，生成的随机数是完全一致的。seed使用的细节可参考菜鸟教程的连接，本文只是对下面教程的一点补充。Python seed() 函数 | 菜鸟教程https://www.runoob.com/python/func-number-seed.htmlimport random
random.seed(1
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2023-05-26 22:50:09
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random.seed(rand_seed)随机数种子，当使用random.seed(rand_seed)设定好种子
原创
2023-04-07 10:32:32
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这篇文章主要介绍了Python基础入门之seed()方法的使用,是Python学习当中的基础知识,需要的朋友可以参考下Python基础入门之seed()方法的使用seed() 设置生成随机数用的整数起始值。调用任何其他random模块函数之前调用这个函数。语法以下是seed()方法的语法：1 seed ( [x] )注意：此函数是无法直接访问的，所以需要导入seed模块，然后需要使用random静
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2023-07-06 22:07:32
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# Python Seed：随机数生成与可重复性
在编程过程中，随机数的生成是一个常见需求。在Python中，`random`模块提供了一系列功能来生成随机数。然而，随机数的不可预测性有时候会导致结果的不一致。为了解决这个问题，Python引入了“种子”（seed）这个概念。本文将详细介绍Python中的种子如何工作，并提供相关的代码示例。
## 什么是种子？
在计算机科学中，种子是指用于初
今天在看TensorFlow这本书的时候，他提到了seed这个函数，觉得以前见过，但对他还不是特别了解。不过确实，他在机器学习中比较常见，那么今天就来研究一下他吧！ （哈哈哈，日常搞笑来一波）下面进入正题。1.seed()方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他模块函数之前调用此函数。 2.语法:import random
random.seed([x])注意：seed()是不能直接访问的，需
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2023-05-27 22:36:19
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# 科普文章：seed在Python中的应用
本文将介绍在Python中使用seed的概念和用法。seed是一个随机数生成器的重要概念，它用于生成可复现的随机序列。我们将首先介绍随机数生成器的基本原理，然后讨论为什么需要seed，并且提供一些使用seed的示例代码。
## 1. 随机数生成器的原理
计算机中的随机数并不是真正的随机数，而是由随机数生成器生成的伪随机数。随机数生成器是一个算法，
原创
2023-10-09 09:58:58
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描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。高佣联盟 www.cgewang.com 语法 以下是 seed() 方法的语法: import random random.seed ( [x] ) 我们调用 random.random() 生成随机数时，每
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2020-07-18 11:58:00
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Python中的random模块用于生成随机数。下面介绍一下random模块中最常用的几个函数。seed() 函数 Python 数字 描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。 语法 以下是 seed() 方法的语法:import random
random.seed ( [x] )注意：seed(()是不能直接访问的，
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2024-09-18 15:41:00
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Design Compiler时一个约束驱动（constraint-driven）的综合工具，它的结果与设计者施加的约束条件密切相关。一、面积约束 进行面积的约束，也就是告诉DC综合的电路面积要在多少以内。在介绍约束命令之前，先了解一下面积的单位。面积的单位可以是:2输入与非门(2-input-NAND-gate)晶体管数目(Transistors)平方微米(Square micron
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2024-07-30 19:37:17
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在进行PyTorch实验时，常常会遇到一个问题：为何要设置随机种子（seed）？这个问题看似简单，但却涉及到实验的可重复性和结果的可靠性。本文将详细探讨在PyTorch做实验时需要设置种子的场景，以及如何更好地管理这些设置，确保你的模型训练和评估的稳定性。
### 背景定位
当我们在实验中使用深度学习框架（如PyTorch）时，由于随机性引入的变化，模型的训练结果可能会有所不同。若不设置种子，
关于seed在编程中，随机数生成器通常使用伪随机数算法来生成随机数。这些算法使用一个称为“种子(seed)”的值作为输入，该值确定了随机数序列的起始点，从而影响了生成的随机数序列。因此，如果使用相同的种子值，随机数生成器将生成相同的随机数序列，这对于调试和可重复性非常重要。在Python中，常见的使用随机数生成器的方式是设置随机数生成器的种子值。例如，在使用NumPy的随机数生成器时，可以使用以下
原创
2023-04-10 11:52:44
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# Python的eemd.noise_seed实现流程
在教会刚入行的小白如何实现"Python的eemd.noise_seed"之前，首先需要了解eemd（Ensemble Empirical Mode Decomposition）的概念和用途。eemd是一种信号处理方法，用于将复杂的非线性和非平稳信号分解成一组称为本征模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMF）的
原创
2023-07-27 07:45:07
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# 使用 Python 的 `randint` 函数设置随机种子
在数据分析和机器学习领域，随机数的生成至关重要，尤其是在需要重复实验和结果时。设置随机种子（seed）可以确保生成相同的随机数，从而使得我们的实验、模型验证和结果重现变得更加可靠。本文将指导你如何在 Python 中使用 `randint` 函数并设置种子。
## 流程概述
为了有效地实现“设置随机种子”，可以将整个过程分为以
# Python读取Seed波形
在现代信号处理和数据分析中，很多领域需要处理来自实际测量设备的波形数据。这些波形数据通常以种子格式（Seed Format）存储，一种主要用于地震数据的格式。本文将介绍如何使用Python读取Seed波形，并提供相关代码示例。
## 什么是Seed格式？
Seed是一种专为地震数据设计的标准格式，允许存储和交换地震波形及其相关信息。Seed文件通常包含时间序
原创
2024-08-18 07:08:22
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