可测试性战术描述：可测试性战术的目标是允许在完成软件开发的一个增量后，轻松地对软件进行测试，测试的目标是发现错误。具有可测试性的代码有什么特点？ 1. 控制性。 控制性是指测试者给在被测试的软件提供固定的输入数据的方便程度。换句话说就是软件本身接受定义明确的参数，并且这些参数可由测试者灵活的传入，软件在接受到这些参数后通过一系列运算返回固定的结果。任何软件都应该清楚的表明自己需要什
pycharm调试远程服务器代码第一步,file --> settings -->Project Interpreter 配置远程的环境变量,点击右上角的轮子,点击add选择SSH Interpreter这个选项填入ip port 以及username(这个是你正常登陆服务器的账号即可),点击next它会去连接服务器但是这个时候好没有输入密码,会弹出来一个密码框,输入你的登陆密码即可,
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2023-08-30 22:52:34
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# PyTorch测试代码：深度学习的有效工具
## 引言
深度学习已成为推动人工智能发展的重要力量，而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，因其灵活性和易用性受到了广泛欢迎。在机器学习和深度学习的过程中，测试代码的编写至关重要，它能够帮助开发者确保模型的准确性和性能。本文将介绍如何使用PyTorch进行模型测试，并提供相关代码示例。
## PyTorch测试代码的基本结构
在进行模型
原创
2024-08-08 09:54:41
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经典语义分割(一)利用pytorch复现全卷积神经网络FCN这里选择B站up主[霹雳吧啦Wz]根据pytorch官方torchvision模块中实现的FCN源码。Github连接：FCN源码1 FCN模型搭建1.1 FCN网络图pytorch官方实现的FCN网络图，如下所示。1.2 backboneFCN原文中的backbone是VGG，这里pytorch官方采用了resnet作为FCN的back
项目地址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3由于作者没有给出视频检测代码。下面测试通过自定义
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2024-10-24 09:58:38
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目录1.引言2.数据集处理部分2.引入网络模型、损失函数、优化器3.训练过程4.验证过程1.引言 在使用pytorch进行深度学习模型训练时，训练脚本是不可或缺的一部分，本文将以一个经典的训练脚本为对象，一行一行分析其代码原理。 &nb
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2024-05-04 10:16:08
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目录新手-通过本文记录一下2022年7月5日安装pytorch的所有过程，以备后用一、下载anconda安装过程中有几点需要注意的：验证是否安装成功二、在anconda中新建虚拟环境三、win10系统CPU版本的pytorch的安装1、新建名为pytorch的虚拟环境2、查看pytorch虚拟环境是否创建成功3、激活名为pytorch的虚拟环境4、在PyTorch官网复制安装CPU版本pytorc
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2023-10-01 18:41:36
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# 测试 PyTorch 是否使用 GPU 的方法
在现代深度学习中，尤其是在使用像 PyTorch 这样的框架时，利用 GPU 能显著加速计算。然而，在一些情况下，我们可能需要确认我们的 PyTorch 是否正确配置为使用 GPU。本文将介绍如何通过简单的 Python 代码来测试 PyTorch 的 GPU 使用情况，并提供一些背景信息。
## 什么是 PyTorch 和 GPU？
Py
# PyTorch验证集和测试集代码实现指南
## 1. 概述
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。其中训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，而测试集则用于最终评估模型的泛化能力。本文将教你如何实现pytorch验证集和测试集的代码。
## 2. 实现步骤
下面是实现pytorch验证集和测试集代码的步骤：
原创
2023-07-22 16:17:07
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全文共
4857字，预计学习时长
10分钟
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP(一般活动仿真语言)*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个？(没错，就是这样)。但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的(GP模型)。 这份指南的介绍从简单到复杂，一直介绍到你可以
目录： 分类模型训练代码 分类模型测试代码 自定义损失函数 标签平滑 mixup训练 L1正则化 不对偏置项进行权重衰减 梯度裁剪 得到当前学习率 学习率衰减 优化器链式更新 模型训练可视化 保存和加载断点 提取Imagenet预训练模型的某层特征 提取imagenet预训练模型的多层特征 微调全连
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2020-03-16 19:36:00
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（写在前面）我将个人的思考总结和截图放在一起写，用来展现一个完整的学习过程 Pytorch代码 首先挂载在谷歌云盘上，然后修改为GPU运行后，开始测试代码（由于与例子大量重复，只写我感觉较为重要的点） 做到这里时，我有点疑惑，@是对tensor进行矩阵相乘，那m是一个2x4的矩阵，v是一个1x4的矩 ...
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2021-10-07 21:46:00
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作者 | KHARI JOHNSON就在今年 8 月份，机器学习框架 PyTorch 刚发布 1.2 版本，很多开发者甚至还没来得及吃透 1.2，两个月不到，进击的 Pytorch 又带着我们进入 1.3 版本时代。与此前 PyTorch 一直受到学术领域研究人员的青睐不同，新版 PyTorch 也引起了业界的广泛关注，这主要得益于新版功能对业界支持度的大幅提升。新版 Pytorch 1.3
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2023-11-28 23:17:20
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一.VGG 网络参数如下： VGG网络及使用的图像输入是3x224x224的图像。二.VGG 网络搭建如下（学习于B 站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）： 1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是3x224x224，进入全连接层的输入是512x7x7,各个层次的输入输出，建议手算一遍。import
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2024-01-25 20:02:42
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目录ResNet-18网络结构简图ResNet-18的代码结构残差块结构ResNet类构造方法和forward_make_layer方法完整的ResNet-18结构图 使用的resnet-18的源代码来源于 PyTorch1.0， torchvision0.2.2 ResNet-18网络结构简图ResNet（Residual Neural Network）来源于微软研究院的Kaiming He
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2023-11-09 06:05:09
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本文分享手动实现DCGAN生成动漫头像的Pytorch代码。简单来说，DCGAN（Deep Convolutional GAN）就是用全卷积代替了原始GAN的全连接结构，提升了GAN的训练稳定性和生成结果质量。我使用的数据集，5W张96×96的动漫头像。import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data.dataloader impor
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2024-02-03 08:48:03
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简述由于科技论文老师要求阅读Gans论文并在网上找到类似的代码来学习。 文章目录简述代码来源代码含义概览代码分段解释导入包：设置参数：给出标准数据：构建模型：构建优化器迭代细节画图全部代码：参考并学习的链接 代码来源https://github.com/MorvanZhou/PyTorch-Tutorial/blob/master/tutorial-contents/406_GAN.py代码含义概
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2024-04-30 02:20:12
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Resnet的pytorch官方实现代码解读 目录Resnet的pytorch官方实现代码解读前言概述34层网络结构的“平原”网络与“残差”网络的结构图对比不同结构的resnet的网络架构设计resnet代码细节分析 前言pytorch官方给出了现在的常见的经典网络的torch版本实现。仔细看看这些网络结构的实现，可以发现官方给出的代码比较精简，大部分致力于实现最朴素结构，没有用很多的技巧，在网络
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2023-12-18 19:17:24
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最近在复现经典cv论文的网络结构，经典的AlexNet，VGG等网络由于基本都是同源的。基本只是深度和预处理的代码不同，因此用Pytorch搭建起来很容易，到了RetinaNet，由于其将多个网络融合，代码和实验量较大（RetinaNet论文的实验量吓到我了，真、实验狂魔）复现起来较困难，因此选择了取github上下载大佬的代码来用。此帖记录了跑代码的过程和全程遇到问题的解决方案。一、项目链接我采
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2023-07-20 14:17:55
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本文代码基于 PyTorch 1.x 版本，需要用到以下包：import collections
import os
import shutil
import tqdm
import numpy as np
import PIL.Image
import torch
import torchvision基础配置检查 PyTorch 版本torch.__version__
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2023-06-29 13:39:41
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