卷积神经网络基础1.二维卷积层2.填充和步幅3.多输入通道和多输出通道4.卷积层与全连接层的对比5.池化1.二维卷积层二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元
# PyTorch 获取 DataLoader 的某一组数据
在深度学习的框架中，PyTorch 是一个非常流行的选择，尤其在处理数据集和训练模型时。PyTorch 提供了强大的 `DataLoader`，使得数据的批量处理变得简单直观。本文将带大家了解如何获取 `DataLoader` 中的某一组数据，并结合代码示例进行说明。
## 什么是 DataLoader？
`DataLoader`
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、hook是什么，以及怎么用？二、使用步骤1.网络示例2.第一步：定义获取数据的函数3.第二步：定位网络中间层位置整体代码总结 前言本文记录了如何在pytorch中使用hook去调取网络中的任意一module的input和output数据 自己之前也摸索了很久很久，这里分享出来希望能帮助到大家！一、hook是什么，以及
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2023-10-24 10:09:52
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一、函数数据处理1.在dataframe中使用apply方法，调用自定义函数对数据进行处理2.可以使用astype函数对数据进行转换 3.可以使用map函数进行数据转换二、数据分组运算1.使用groupby方法进行分组计算，得到分组对象GroupBy2.语法为df.groupby(by=)3.分组对象GroupBy可以运用描述性统计方法, 如count、mean 、median 、max和min等
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2024-07-08 22:27:29
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1. 一维数组1.1.数组的定义概念：一组连续的存储空间，存储多个相同数据类型的值数组就是指一组数据的集合，数组中的每个数据被称作元素。在数组中可以存放任意类型的元素，但同一个数组里存放的元素类型必须一致。格式如下：数据类型[] 数组名 = new 数据类型[元素个数或数组长度];1.2.数组的初始化在定义数组时只指定数组的长度，由系统自动为元素赋初值的方式称作动态初始化。当数组被成功创建后，数组
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2024-10-23 19:38:29
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# iOS TableView 刷新某一组数据
在iOS开发中，`UITableView` 是一种非常常用的组件，用于显示列表数据。我们可能会需要刷新某一特定组的数据。本文将介绍如何在iOS中实现这一操作，并提供代码示例和相关的状态图与关系图。
## 什么是 UITableView？
`UITableView` 是一种可以显示多组和多行的数据显示方式。通过数据源方法，`UITableView
Python学习之迭代器什么是迭代器迭代器指的是迭代取值的工具，迭代是一个重复的过程，每次重复
都是基于上一次的结果而继续的，单纯的重复并不是迭代为何要有迭代器迭代器是用来迭代取值的工具，而涉及到把多个值循环取出来的类型
有：列表、字符串、元组、字典、集合、打开文件l = ['a','b','c']
i = 0
while i < len(l):
print
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2023-07-28 21:12:50
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# 如何实现Python取出一组数据中重复的数据
## 1. 流程概述
为了帮助你理解如何在Python中取出一组数据中的重复数据，我将提供一个简单的流程图来帮助你理解整个过程。以下是整个流程的步骤：
```mermaid
pie
title Python取出重复数据流程
"准备数据" : 20
"查找重复数据" : 30
"提取重复数据" : 50
```
原创
2024-05-28 04:02:16
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?文章目录??一、torch.save()的基本概念?二、torch.save()的基本用法?三、torch.save()的高级用法?四、torch.save()与torch.load()的配合使用?五、常见问题及解决方案?六、torch.save()在实际项目中的应用?七、总结与展望 ?一、torch.save()的基本概念 在PyTorch中，torch.save()是一个非常重要的函数，
# iOS TableView的刷新某一组
在iOS开发中，UITableView是一种常用的控件，用于显示大量数据并支持滚动查看。在某些情况下，我们可能需要对TableView进行刷新，例如更新某一组数据或者重新加载整个TableView。本文将介绍如何使用UITableView的刷新功能，以及如何刷新指定的某一组数据。
## UITableView的刷新功能
UITableView提供了
原创
2023-12-04 09:54:05
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时间：2021年5月8日13:17:19在Angular配合上Material上以后，整个UI确实好看了许多但是问题是MatTable加上Paginator可以实现初始化、分页和翻页功能，但是找了好几天也没有找到是这么刷新table的。下面是实现方法：1. 先看数据是这么加载的getInvoiceData(): void {
const url = 'api/invoice/getInvo
目录一、DataLoader介绍1. DataLoader作用2. 常用参数介绍 二、DataLoader的使用1. 导入并实例化DataLoader2. 具体使用2.1 数据集中数据的读取2.2 DataLoader中数据的读取3. 使用tensorboard可视化效果3.1 改变batchsize 3.2 改变drop_last3.3 改变shuffle
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2024-01-24 13:14:02
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前言 DataLoader 是 PyTorch 中用于数据加载的工具类，它可以帮助我们有效地读取和处理数据集。介绍与使用方式简单来说，dataloader的作用就是将数据集变成可以进行遍历的对象，每次迭代可以从数据集中返回一组数据。在模型训练时，我们能可以用DataLoader批量读取数据。结合代码来理解 首先我们先准备测试数据测试数据是由pytorch官方提供的CIFAR10
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2023-08-10 13:44:07
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cl
原创
2022-07-19 12:09:01
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月 亮 照 回 湖 心 野 鹤 奔 向 闲 云 我 步 入 你目录一、简介二、操作方法1. 定义一个ArrayList集合2. 添加：add()和addAll()3. 移除：remove() 4. 获取指定下标元素：get()5. 获取元素位置：indexOf()和lastIndexOf()6. 修改：set()7.获取指定
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2023-10-05 14:39:20
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batch_size、iteration、epoch简介：batch_size：每批数据量的大小。深度学习通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batch_size个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。epoch：1个epoch指：将训练集中的全部样本训练
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2023-08-29 09:25:44
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# Python随机从字典中取出元素的技巧
在Python编程中，字典是一种非常重要的数据结构，常用来存储键值对。在许多场景下，我们可能需要从一组字典中随机抽取一个或多个元素。本文将介绍如何使用Python中的随机模块从字典中随机取出元素，并提供相应的代码示例。
## 基本概念
字典（`dict`）是Python内置的一种可变容器类型，能够以键值对的形式存储数据。字典的键是唯一的，值可以是任
原创
2024-08-13 09:19:04
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pytorch的数据读取pytorch数据读取的核心是torch.utils.data.DataLoader类，具有以下特性：支持map-style datasets和iterable-style datasets自定义数据读取顺序自动批量化单线程/多线程读取自动内存锁页1. 整体流程DataLoader的参数如下，主要涉及DataSet、sample、collate_fn、pin_memory。
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2023-08-28 14:02:35
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Pytorch数据读取DataLoader与Dataset1. 数据模块2. DataLoader2.1 Epoch、Iteration、Batchsize3. Dataset4. torchvision4.1 图像预处理torchvision.transforms4.2 transforms.ToTensor4.2 数据标准化transforms.normalize4.3 transforms
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2023-11-13 22:44:36
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接下来几篇博文开始，介绍pytorch五大模块中的数据模块，所有概念都会以第四代人民币1元和100元纸币的二分类问题为例来具体介绍，在实例中明白相关知识。数据模块的结构体系数据模块分为数据的收集、划分、读取、预处理四部分，其中收集和划分是人工可以设定，而读取部分和预处理部分，pytorch有相应的函数和运行机制来实现。读取部分中pytorch靠dataloader这个数据读取机制来读取数据。Dat
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2023-10-31 19:59:09
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