torch
包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作。另外，它也提供了多种工具，其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化。
它有CUDA 的对应实现，可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0)。
张量 Tensors
torch.is_tensor[source]
torch.is_tensor(obj)
如果obj 是一个pytorch张
参考博客：博客一：Address class imbalance easily with Pytorch | by Mastafa Foufa | Analytics Vidhya | Medium播客二：Address class imbalance easily with Pytorch Part 2 | by Mastafa Foufa | Towards Data Science类不平衡如
作者 | 李理）Tensor和TensorFlow 类似，PyTorch 的核心对象也是Tensor。下面是创建Tensor 的代码：x = torch.Tensor(5, 3)
print(x)对应的下标是5，那么在这个下标的值为1，而其余的值为0，因此一个词只有一个位置不为0，所以叫作one-hot 的表示方法。这种表示方法的缺点是它是一种“稀疏”的表示方法，两个词，不论语义是相似还是不同，
# Python 文件按行打乱顺序
## 导言
在Python编程中，我们经常遇到需要对文件的内容进行操作的情况。有时候，我们可能需要将文件中的行按照随机顺序进行打乱。本文将介绍如何使用Python编程语言实现这一功能，并提供代码示例。
## 问题描述
我们首先来明确一下问题的具体要求。给定一个文本文件，文件中的每一行代表一个数据记录。我们的任务是将这些记录按照随机顺序重新排列，并将结果输
应用场景：我们常常会遇到--数据集不平衡--问题，举个最简单的例子：猫狗分类，你有10000张狗的图片，却只有1000张猫的图片。这时如果直接利用整个数据集训练就很容易导致网络对‘狗’这个类别过拟合，在猫的识别任务上表现很差。解决方法：使用pytorch的WeightedRandomSampler，每个epoch根据每个类别的数量赋予权重，对每个类别样本进行采样。例如：每个epoch使用1600张
# PyTorch数组打乱顺序的方法
在深度学习和机器学习中，经常需要对数据集进行随机化处理，以提高模型的泛化能力。在PyTorch中，我们可以利用其强大的工具和函数来对数组进行打乱顺序操作。本文将介绍如何使用PyTorch来实现数组的打乱操作，并且通过代码示例来帮助读者更好地理解。
## 打乱数组的方法
在PyTorch中，我们可以利用`torch.randperm()`函数来生成一个随机
由于在模型训练的过程中存在大量的随机操作，使得对于同一份代码，重复运行后得到的结果不一致。因此，为了得到可重复的实验结果，我们需要对随机数生成器设置一个固定的种子。许多博客都有介绍如何解决这个问题，但是很多都不够全面，往往不能保证结果精确一致。我经过许多调研和实验，总结了以下方法，记录下来。全部设置可以分为三部分：1. CUDNNcudnn中对卷积操作进行了优化，牺牲了精度来换取计算效率。如果需要
在JAVA中如果想打乱LIST的顺序可以调用Collections.shuffle()或者Collections.shuffle(List<?> list, Random rnd)方法。Random rand = new Random();
Integer[] ia = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
List<Integer> list1 = new Ar
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2023-06-26 22:51:52
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【学习笔记】【Pytorch】张量（Tensor）的基础操作一、创建张量1.使用数据创建张量2.无需数据的创建选项3.torch.Tensor与torch.tensor的区别4.PyTorch中张量的创建方法的选择二、张量的属性1.张量的 torch.dtype2.张量的 torch.device3.张量的 torch.layout三、张量的形状四、重构张量reshape函数中-1表示的意义五、
1、产生n个全为1的数组
a=[1]*n
2、字符数字转化
int('12')
float('12.5')
str(123.45)
ASCII码转为相应的字符：chr(97)
字符转化为相应的ASCII码：ord('a')
3、三元运算
b = 100
a = 10 if b>0 else 5 #a = 10
a = 100 if b<0 else 5 # a = 54、python数
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2023-09-04 22:02:14
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# PyTorch中打乱训练集和标签
在机器学习和深度学习中，通常我们需要将数据集分成训练集和验证集，并在每个epoch中对训练集进行打乱，以确保模型能够更好地泛化。在PyTorch中，我们可以通过简单的方法来实现对训练集和标签的打乱操作。
## 打乱训练集和标签的方法
在PyTorch中，我们通常使用`torch.utils.data.Dataset`和`torch.utils.data.
文章目录扰乱字符串1，程序简介使用下面描述的算法可以扰乱字符串 s 得到字符串 t ：示例 1：示例 2：示例 3：提示：以下程序实现了这一功能，请你填补空白处内容：2，程序代码3，运行结果 扰乱字符串1，程序简介使用下面描述的算法可以扰乱字符串 s 得到字符串 t ：如果字符串的长度为 1 ，算法停止如果字符串的长度 > 1 ，执行下述步骤：在一个随机下标处将字符串分割成两个非空的子字符
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2023-08-15 23:39:03
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# Python将句子的单词进行打乱
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何使用Python将句子的单词进行打乱。这是一个常见的编程问题，解决它可以帮助初学者熟悉字符串操作和随机数生成。
## 整体流程
在开始编写代码之前，我们先来看一下整个过程的流程。下面是一个表格，展示了从输入句子到输出打乱后的句子的一系列步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
原创
2023-08-20 09:22:48
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## 使用jQuery打乱子元素顺序
在Web开发中，经常会遇到需要对DOM元素进行操作的情况。有时候，我们希望打乱一个父元素下子元素的顺序，这时候可以借助jQuery来实现。本文将介绍如何使用jQuery来打乱子元素的顺序，并给出代码示例。
### 为什么要打乱子元素的顺序？
打乱子元素的顺序可能有多种原因，比如制作一个随机展示的列表，或者需要给用户一种视觉上的新鲜感。不管是什么原因，打乱
使用大型数据集训练大型深度神经网络 (DNN) 的问题是深度学习领域的主要挑战。 随着 DNN 和数据集规模的增加，训练这些模型的计算和内存需求也会增加。 这使得在计算资源有限的单台机器上训练这些模型变得困难甚至不可能。 使用大型数据集训练大型 DNN 的一些主要挑战包括：训练时间长：训练过程可能需要数周甚至数月才能完成，具体取决于模型的复杂性和数据集的大小。内存限制：大型 DNN 可能需要大量内
在进行相关平台的练习过程中，由于要自己导入数据集，而导入方法在市面上五花八门，各种库都可以应用，在这个过程中我准备尝试torchvision的库dataset
torchvision.datasets.ImageFolder
简单应用起来非常简单，用torchvision.datasets.ImageFolder实现图片的导入，在随后训练过程中用Datalodar处理后可按批次取出训练集class
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2023-08-09 18:26:41
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# 项目方案：矩阵行打乱
## 1. 项目背景与目标
在数据分析和机器学习任务中，我们经常需要对矩阵进行处理和操作。其中之一就是矩阵中的行随机打乱，以增加数据的随机性和多样性，从而提高模型的泛化能力。本项目将提供一个Python方法，用于将任意大小的矩阵的每一行进行随机打乱。
## 2. 技术方案与实现
### 2.1 技术方案
本项目的技术方案是通过Python的NumPy库实现矩阵行的随
# Python中打乱数组行序
在Python中，有时候我们需要对数组进行操作，其中一种操作就是打乱数组行序。打乱数组行序的目的可能是为了增加随机性，或者为了保护数据的隐私性。无论是哪种目的，Python提供了多种方法来实现打乱数组行序的功能。本文将介绍一些常用的方法，并附上代码示例。
## 方法一：使用random库
Python的random库提供了用于生成伪随机数的函数，我们可以利用这
目录1、torch.utils.data.Dataset()2、torch.utils.data.Sampler()3、torch.utils.data.DataLoader()4、torchvision.datasets.ImageFolder()5、例子 torchvision.datasets.FashionMNIST() 1、torch.utils.data.Dataset()首先最基础
a = [1, 2, 3, 4, 5]
# 这是一个列表，需要将里面的数据无序输出，就是打乱列表方法一： 可直接调用random模块里的shuffle方法import random
a = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(a)
print(a)输出如下：[5, 3, 1, 2, 4][2, 5, 1, 3, 4]方法二： 可自己写一个方法封装成一个函数import
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2023-06-30 12:33:01
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