面向对象篇 “如果你读自己6个月前写的代码并且感觉仍然很好，那么可能就有些不对劲了。这通常意味着你这6个月没有学到新东西。” ----Brett Cannon 文章目录面向对象篇1.`@classmethod` -- 类方法2.`@staticmethod` -- 静态方法3.实例方法4.`@property` -- 内置描述符5.私有成员的实现 “一切皆对象”是Python编程的核心思想之一
首先需要题主记住一个结论：编程技术是一个技能。既然是一项技能，就像骑自行车一样，是可以通过不断的练习来获得这项技能。因此，题主在日后的工作中，不要再提自己属于野生自学非科班学生这个背景，每当你这么说自己时，其实都是对自己的不自信，潜意识里认为自己是非专业出身，是学不会的根本原因。但是，其实压根就是错误的想法。想想看，从高考后，到大学的所学专业，没有几个人真正知道自己想学什么的，另外还有很多是服从调
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2024-08-19 10:27:23
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文章目录1.并发1.1 创建goroutine1.2 Go语言的协作程序（goroutine）和普通的协作程序（coroutine）1.3 goroutine间的通信（channel）1.3.1 使用通道发送数据1.3.2 使用通道接收数据1.3.3 通道的多路复用1.4 同步(lock)2. 反射3. json （序列化） 1.并发Go语言通过编译器运行时（runtime），从语言上支持了并发
PyTorch学习笔记（13）–现有网络模型的使用及修改 本博文是PyTorch的学习笔记，第13次内容记录，主要介绍如何使用现有的神经网络模型，如何修改现有的网络模型。 目录PyTorch学习笔记（13）--现有网络模型的使用及修改1.现有网络模型2.现有模型的使用2.1VGG16模型的结构2.2修改现有VGG16模型的结构3.学习小结 1.现有网络模型 在现有的torchvisio
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2023-09-08 11:34:48
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记录完整实现他人模型的训练部分的过程 实现模型推理部分项目场景问题描述报错记录解决方案 项目场景训练完深度学习模型之后，对于模型推理部分的实现问题描述在学习NER模型，下载学习使用别人的模型，完成了训练部分，但是不知道具体的使用方法，即实现如何推理，对于模型的感知和理解处在一个黑盒的状态。报错记录 在实现推理时报了太多太多的错，以至于接近崩溃 报错情景如下：stri="改善人民生活水平，建设社会主
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2023-08-11 15:16:42
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文章目录PyTorch模型定义的方式equentialModuleListModuleDict三种方法比较与适用场景利用模型块快速搭建复杂网络U-Net简介U-Net模型块分析U-Net模型块实现利用模型块组装U-NetPyTorch修改模型修改模型层添加外部输入添加额外输出PyTorch模型保存与读取模型存储格式模型存储内容单卡和多卡模型存储的区别情况分类讨论 深入浅出PyTorch PyTo
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2023-09-21 08:57:41
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如何使用PyTorch实现模型
## 引言
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源框架，它提供了丰富的工具和库，帮助开发者更高效地实现和训练各种深度学习模型。本文将介绍使用PyTorch实现模型的步骤和必要的代码。
## 流程
下面是使用PyTorch实现模型的整个流程：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[定义模型]
B
原创
2024-01-15 05:40:41
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GM模型 第一个M怎么来的？，G怎么找到对应的P？ 1. 系统启动的时候，首先跑的是主线程，那第一个M应该就是主线程吧M1 2. 然后这个主线程会绑定第一个P1 3. 咱们写的main函数，其实是作为一个goroutine来执行的（雨痕说的） 4. 也就是第一个P1就有了一个G1任务，然后第一个M1 ...
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2021-10-23 20:35:00
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前言Goroutine & Schedulergoroutine 是什么？通常 goroutine 会被当做 coroutine（协程）的 golang 实现，但实际上，goroutine 并非传统意义上的协程，现在主流的线程模型分三种：内核级线程模型、用户级线程模型和两级线程模型（也称混合型线程模型），传统的协程库属于用户级线程模型，而 goroutine 和它的 Go Schedule
Golang【gorm】模型
原创
2023-02-09 11:03:25
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go内存模型是指在特定的条件下，向goroutine中的变量写入值，在另一个goroutine中能够读取到该变量的值
多个goroute同时修改一个数据必须是有序的使用channel或sync、sync/atomic包中提供的同步原语，可保证对数据顺序访问
翻译
2020-03-30 20:38:14
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golang操作mysql使用总结 前言Golang 提供了database/sql包用于对SQL数据库的访问, 作为操作数据库的入口对象sql.DB, 主要为我们提供了两个重要的功能:sql.DB 通过数据库驱动为我们提供管理底层数据库连接的打开和关闭操作.sql.DB 为我们管理数据库连接池需要注意的是，sql.DB表示操作数据库的抽象访问接口,而非一个数据库连接对象;它可以根据drive
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2024-06-12 21:06:07
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目录模型基本定义方法通过nn.Sequential()通过nn.ModuleList()/nn.ModuleDict()复杂模型搭建方法模块构建模型组装既有模型修改替换某layer增加输入变量增加输出变量模型保存、加载保存单卡保存多卡保存加载单卡加载多卡加载参考 模型基本定义方法pytorch中有提供nn.Sequential()、nn.ModuleList()以及nn.ModuleDict()
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2023-08-29 20:29:24
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PyTorch基础入门二：PyTorch搭建一维线性回归模型1）一维线性回归模型的理论基础给定数据集，线性回归希望能够优化出一个好的函数，使得能够和尽可能接近。如何才能学习到参数和呢？很简单，只需要确定如何衡量与之间的差别，我们一般通过损失函数（Loss Funciton)来衡量：。取平方是因为距离有正有负，我们于是将它们变为全是正的。这就是著名的均方误差。我们要做的事情就是希望能够找到和，使得：
目录1、搭建模型的流程1）步骤 2）完整代码——手写minist数据集为例（这里使用的数据集是自带的）2、搭建模型的四种方法1）方法一——利用nn.Sequential（）2）方法二——利用collections.orderDict()3）方法三—— 先创建容器类，然后使用add_module函数向里面添加新模块4）方法四——利用nn.function中的函数3、VGG16搭建4、全卷积
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2023-08-01 14:21:55
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目录前言1 需要掌握3个重要的函数2 state_dict2.1 state_dict 介绍2.2 保存和加载 state_dict (已经训练完，无需继续训练)2.3 保存和加载整个模型 (已经训练完，无需继续训练)2.4 保存和加载 state_dict (没有训练完，还会继续训练)2.5 把多个模型存进一个文件2.6 使用其他模型的参数暖启动自己的模型2.7 保存在 GPU, 加载到 CPU
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2024-08-24 16:22:45
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众所周知，python训练pytorch模型得到.pt模型。但在实际项目应用中，特别是嵌入式端部署时，受限于语言、硬件算力等因素，往往需要优化部署，而tensorRT是最常用的一种方式。本文以yolov5的部署为例，说明模型部署在x86架构上的电脑端的流程。（部署在Arm架构的嵌入式端的流程类似）。一、环境安装1. 安装tensorRT根据自己的系统Ubuntu版本、CPU架构、CUDA版本来选择
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2023-07-30 00:22:31
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目录Pytorch模型部署准备Pytorch自定义运行时默认部署Pytorch模型自定义部署Pytorch模型通过ONNX部署Pytorch模型试用DaaS(Deployment-as-a-Service)参考Pytorch模型部署准备Pytorch和TensorFlow是目前使用最广泛的两种深度学习框架，在上一篇文章《自动部署深度神经网络模型TensorFlow（Keras）到生产环境中》中我们
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2023-08-20 23:12:38
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如果需要小编其他论文翻译，请移步小编的GitHub地址 上一篇博客先搭建了基础环境，并熟悉了基础知识，本节基于此，再进行深一步的学习。 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型，同时让模型参数的优化方法趋于高效。如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样，在搭建复杂的神经网络模型的时候，我们也可以使用PyTorch中已定义的类
目录基本流程一、数据处理二、模型搭建三、定义代价函数&优化器四、训练附录nn.Sequentialnn.Modulemodel.train() 和 model.eval() 损失图神经网络基本流程 1. 数据预处理（Dataset、Dataloader）2. 模型搭建（nn.Module）3. 损失&优化（loss、optimizer）4. 训练（forward、
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2023-08-08 14:53:00
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