现在SSD不论磁盘可用空间是否充足，对SSD的性能影响几乎可忽略不计。这其实是TRIM的功劳，你了解它吗？高效SSD必备技术我们在使用普通HDD时Windows会自动在一定时间段去整理磁盘碎片，但如果你的SSD支持TRIM的话是无需碎片整理的。现在的硬盘厂商早已对SSD固件算法做了优化，并且提供了TRIM支持。TRIM的特点在于，它采用了一种新的文件删除方式，可大大提高文件的删除速度外，还会自动整
转载
2024-04-08 22:25:12
40阅读
# PyTorch 转 One-Hot 编码：深度学习中的数据预处理技巧
在深度学习中，数据的准备与预处理是实现有效模型的关键步骤之一。尤其是在处理分类问题时，标签的表示方式尤为重要。常见的标签表示方法有整数编码和 One-Hot 编码。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 将整数标签转换为 One-Hot 编码，并提供代码示例。
## 什么是 One-Hot 编码？
One-Hot 编码
一、代码总览一段完整的代码以及程序启动命令训练代码import os
import argparse
import torch
from torch.nn import SyncBatchNorm
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel
import torch.distributed as dist
from torch.uti
张量tensor 进行 形状shape1. tensor是什么？张量这一概念的核心在于，它是一个数据容器。张量的维度（秩）：Rank/Order： Rank为0、1、2时分别称为标量、向量和矩阵，Rank为3时是3阶张量，Rank大于3时是N阶张量。这些标量、向量、矩阵和张量里每一个元素被称为tensor
转载
2024-04-02 10:49:02
70阅读
一、torch.Tensor1、torch.Tensor 的基本用法torch.Tensor 默认数据类型是 float32 torch.LongTensor 默认数据类型是 int64数据类型转换： int 和 float 之间的转换可以通过 t.int() 和 t.float()实现，默认转为 int64 和 float32 int 之间、float 之间的转换可以通过 a=b.type()
转载
2024-03-21 15:27:16
247阅读
前言之前一直想要好好理一理pytorch中torch.utils.data模块，却一直没有找到完整的时间，最近终于可以完整地理解一下了。 （PS：对于前半部分模块的理解可能有点偏向于文档翻译，但是这之中也有我自己的一些感悟在其中）>>>import torch
>>>print(torch.__version__)
>1.6.0torch.utils.da
Pytorch中utils.data 与torchvision简介1 数据处理工具概述2 utils.data简介3 torchvision简介3.1 transforms3.2 ImageFolder 1 数据处理工具概述Pytorch涉及数据处理（数据装载、数据预处理、数据增强等）主要工具包及相互关系如下图所示，主要使用torch.utils.data 与 torchvision：torch
import torchx = torch.randn(1,3,224,224)print(x[0].shape)pri。
原创
2022-11-01 16:52:37
125阅读
<script type="text/javascript">
</script> <script src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/show_ads.js" type="text/javascript"></script> 用PHP来快速将纯ASCII文本完美地转换成为可读的
转载
2024-08-01 14:36:44
14阅读
该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼1)Trim的作用原本在机械硬盘上，写入数据时，Windows会通知硬盘先将以前的擦除，再将新的数据写入到磁盘中。而在删除数据时，Windows只会在此处做个标记，说明这里应该是没有东西了，等到真正要写入数据时再来真正删除，并且做标记这个动作会保留在磁盘缓存中，等到磁盘空闲时再执行。这样一来，磁盘需要更多的时间来执行以上操作，速度当然会慢下来。
转载
2024-07-04 21:47:19
39阅读
Tensor基本操作Tensor基础2.1.0创建Tensor2.1.1生成特定tensor2.1.2改变形状2.1.3 索引操作2.1.4广播机制2.1.5逐元素操作2.1.6归并操作2.1.7比较操作2.1.8矩阵操作2.2Pytorch与Numpy比较2.3Tensor与Autograd2.4计算图2.4.1标量反向传播2.4.2非标量反向传播2.5使用Numpy实现机器学习2.6使用Te
转载
2024-04-22 21:10:11
95阅读
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中不会激活与表有关的删除触发器。执行速度快。（2）表和索引所占空间。&
转载
2024-05-30 19:31:38
23阅读
过了两个月，代码能力不见提升。在此立誓，2月里剩下的日子每天都要敲代码。本文是Transformer的PyTorch实现（超详细）一文的学习转载。作者关于Transformer的讲解：Transformer详解。作者真的好强，评论里关于提升代码能力的建议：“多写少看”，也让我醍醐灌顶。数据预处理手动输入了两对德语→英语的句子，手动编码了每个字的索引。import torch
sentences =
转载
2023-10-16 23:03:14
101阅读
（一）查找的基本概念1.基本概念查找是一种常用的基本运算。查找表是指由同一类型的数据元素（或记录）构成的集合。查找表是一种非常灵活的数据结构。对查找表经常进行的两种操作（静态查找表）：查询某个特定的数据元素；检索某个特定的数据元素的各种属性。对查找表经常要进行的另外两种操作（动态查找表）：插入一个数据元素；删除一个数据元素。关键字是数据元素（或记录）的某个数据项的值，用它来标识这个数据元素。 主关
转载
2024-10-23 12:27:14
34阅读
目录1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数1.2 dtype修改变量类型1.3 变量类型有哪些1.4 数据类型转换2 torch vs numpy2.1 两者转换2.2 两者区别3 张量3.1 张量修改尺寸3.2 张量内存存储结构3.3 存储区3.4 头信息区1 pytorch数据结构1.1 默认整数与浮点数【pytorch默认的整数是int64】pytorch的默认整数是用64个比特
提示:推荐使用方法三，不会“科学上网”的请关注微信公众号“DGX杂学”并在后台私信！ 错误：使用torch.load()加载模型参数时，提示“xxx.pt is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?)“或者“xxx.pth is a zip archive(did you mean to use torch.jit.load()?)
转载
2024-04-03 15:20:21
361阅读
一、torch.cattorch的拼接函数，将2个tensor拼接起来按列拼接A=torch.ones(2,3)
B=2*torch.ones(4,3)
A
B
C=torch.cat((A,B),0)#0表示按行拼接，即一行行拼上，就是直接上下堆接
CA
tensor([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])Btensor([[2., 2., 2.],
转载
2024-04-04 19:30:39
257阅读
什么是One-Hot编码？One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都是零值，它被标记为1。One-Hot编码的工作示例如果我们有
‘red’,‘red’,
转载
2023-06-12 10:57:39
104阅读
1.One-Hot编码 One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类值映射到整数值。然后，每个整数值被表示为二进制向量，除了整数的索引之外，它都
转载
2024-01-10 12:01:47
155阅读
1.什么是Onehot编码？ onehot编码又叫独热编码，其为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 Onehot编码是分类变量
转载
2023-10-19 09:00:34
103阅读
