深度学习中数据传递的机制在pytorch深度学习训练过程中， 数据流程如下：创建数据集 train_data_set， 通常自定义子类用来继承父类 Dataset ；将数据集 train_data_set 传递给 DataLoaderDataLoader 迭代产生训练数据，提供给模型.上述过程对应的代码：# 1. create dataset, CustomDataset(Dataset)
第一篇博文解释了我们如何生成torch.Tensor这个可以在Python解释器中使用的object。接下来研究一下pytorch的构建（build）系统。pytorch的代码库包含多个部分：核心的Torch库：TH、THC、THNN、THCUNN供应商库：CuDNN、NCCLpython扩展库另外的第三方库：NumPy、MKL、LAPACK只调用python setup.py install，就
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2023-11-27 20:04:49
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输入与输出（input and print）
input():程序执行过程中，接受用户输入的内容
print():程序执行过程中，输出的内容
1. 直接输出内容
2. 输出多个和单个变量
3. 换行和不换行
4. 格式化输出
常用的格式化符号: %s (字符型占位符)
%d (十进制占位符)
%f (保留小数点后面六位有效数字，)
%.nf (保
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2023-08-19 13:56:58
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在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架，与ipdb结合能为调试过程带来便捷对tensorflow等静态图来说，使用python接口定义计算图，然后使用c++代码执行底层运算，在定义图的时候不进行任何计算，而在计算的时候又无法使用pdb进行调试，因为pdb调试只能挑事python代码，故调试一直是此类静态图框架的一个痛点与tensorflow不同，pytorch可以
Python数据分析（二）打卡第六天啦！！！Numpy库（二）NAN和INF值的认识import numpy as np
data = np.random.randint(0,10,size=(3,5))
data = data.astype(np.float)
data[0,1] = np.NAN
print(data)
# [[ 0. nan 1. 2. 5.]
# [ 4. 2.
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2023-08-17 12:57:09
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在使用 PyTorch 进行深度学习计算时，遇到“矩阵求和输出 inf”的问题是比较常见的。这通常与数据的数值范围、模型参数的初始化、计算过程中的溢出等因素有关。本文将详细探讨这一问题的原因及解决方案。
在进行矩阵求和时，如果数据的值非常大，就会导致计算结果溢出，最终输出为无穷大（inf）。以下是一些可能导致该问题的原因：
1. **数据预处理不当**：未对数据进行标准化或归一化处理，导致原始
Python可以使用上一节安装的IDE也可以通过终端来进行练习，可通过Python官网（The Python Tutorial — Python 3.10.6 documentation）进行学习，本节首先记录KNN算法在印刷体数字识别中的应用过程。一、什么是KNN算法视频流的每一帧就是一张图片，因此处理计算机视觉产生的视频流的基础就是数字图像处理，那么我们就先从数字图像处理最简单的印刷体数字识别
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2023-07-13 11:11:45
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PyTorch简介和安装一、pytorch优势更加简洁，相比于其他的框架，PyTorch的框架更加简洁，易于理解。PyTorch的设计追求最少的封装，避免重复造轮子。上手快，掌握numpy和基本的深度学习知识就可以上手。PyTorch有着良好的文档和社区支持，作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持，作为当今排名前三的深度学习研究机构，
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2023-09-15 20:19:37
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Numpy库---NAN和INF值处理1、NAN一些特点：2、删除缺失值：3、用其他值进行替代：总结： 概述：首先我们要知道这两个英文单词代表的什么意思， 1、NAN：Not A number，不是一个数字的意思，但是他是属于浮点类型的，所以想要进行数据操作的时候需要注意他的类型。 2、INF：Infinity，代表的是无穷大的意思，也是属于浮点类型。np.inf表示正无穷大，-np.inf表
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2023-07-13 11:11:33
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今天给大家介绍一款非常棒的工具。python-mss 是一个速度非常快的截图工具，支持跨平台，使用纯 python 语言开发。环境windows 10 64bitpython 3.8mss 6.1.0安装使用 pip 安装，执行命令pip install msspython-mss 还提供了命令行工具，使用 mss 就可以直接截取屏幕，默认是全屏其它可使用的参数，可以通过 mss -h 来查看$
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2023-08-31 13:11:55
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一、普遍的输入和输出1.输入在python3中，函数的输入格式为：input()，能够接受一个标准输入数据，返回string类型。input() 函数是从键盘作为字符串读取数据，不论是否使用引号(”或“”)。Name=input("请输入你的名字：")
print(Name)也接受多个数据输入，使用eval（）函数,间隔符必须是逗号a,b,c=eval(input())2.输出产生输出的最简单方法
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2023-05-19 15:01:43
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# Python处理inf和nan的技巧与方法
在数据分析和科学计算中，NaN（Not a Number）和inf（无穷大）是常见的特殊值。它们在数据清洗、数据分析中扮演着重要角色。本文将为你详细介绍如何在Python中处理这些特殊值，并通过代码示例帮助你更好地理解。
## 什么是NaN和Inf
- **NaN**：是浮点数类型的一个特殊值，表示不是一个数字。通常在数据中出现，例如缺失数据、
原创
2024-09-21 05:25:03
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虽然autorun病毒已经过去，但是还是要防范哦。
@echo off reg add "HKLM\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\policies\Explorer" /v NoDriveTypeAutoRun /d 255&
原创
2010-10-31 12:01:36
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# Python数据处理基础指南
在当今的数据时代，数据处理是任何数据科学家、分析师或软件工程师必须掌握的一项技能。Python是一种流行的编程语言，因其易用性和强大的库而成为数据处理的首选语言之一。本文将介绍Python中的数据处理基础，展示如何使用Python进行数据处理，配合基本的代码示例，帮助你快速上手。
## 1. Python中的数据处理库
Python中有许多用于数据处理的库，
原创
2024-10-26 04:51:18
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目录一、列表1.定义2.增3.删4.改5.查6.其他方法二、列表的循环遍历三、元组1.定义2.方法3.循环遍历4.列表与元组的相互转换一、列表1.定义info = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# index 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
# index-10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -2 -2 -1列表使用 [ ] 定义，
这一课主要是讲解PyTorch中的一些运算，加减乘除这些，当然还有矩阵的乘法这些。这一课内容不多，作为一个知识储备。在后续的内容中，有用PyTorch来获取EfficientNet预训练模型以及一个猫狗给分类的实战任务教学。加减乘除就不多说了，±*/1 矩阵与标量这个是矩阵（张量）每一个元素与标量进行操作。import torch
a = torch.tensor([1,2])
print(a+1
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2024-02-10 07:33:21
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# R语言数据中的Inf处理
在数据分析的过程中，我们经常会遇到一些特殊的值，例如`Inf`。这些`Inf`值通常表示无穷大，可能是由于一些计算错误或数据导入问题引起的。妥善处理这些值对确保数据的准确性至关重要。本文将通过一个实际示例，展示如何在R语言中有效地识别和处理`Inf`值。
## 1. 认识`Inf`的形成
在R中，`Inf`值可能源于以下几种情况：
- 除以零：例如，`1/0`会
原创
2024-10-17 12:28:14
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# Python中的inf和nan以及如何处理
在Python中，inf和nan是两个特殊的数值，用于表示无穷大和非数字。inf表示无穷大，而nan表示非数字，即无法表示为有限数字的结果。在处理数值计算和数据分析时，我们经常会遇到这些特殊的数值，并且需要正确地处理它们，以保证计算的准确性和结果的可靠性。
## 1. 无穷大（inf）
无穷大（inf）表示一个数值是无穷大的情况。在Python
原创
2023-07-21 19:50:19
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rundll32 syssetup,SetupInfObjectInstallAction DefaultInstall 128 c:\windows\inf\input.inf
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2011-11-15 00:25:02
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# R语言中如何处理inf值
在R语言中，inf（无穷大）是一种特殊的数值，表示无穷大或者无穷小。当进行数值计算时，有时候会遇到无穷大的情况，需要对其进行处理。本文将介绍在R语言中如何处理inf值。
## 什么是inf
在R语言中，inf表示无穷大。它可以是正无穷大（Inf）或者负无穷大（-Inf）。它们分别表示正无穷大和负无穷大。
## 如何判断inf
我们可以使用`is.infini
原创
2023-09-27 18:22:39
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