第一题: 仔细阅读以下代码,找出你认为能优化地方,或者支出代码不足地方 def sum_str(num): str = 'first' for i in range(num): str += 'X' return str print(sum_str(5)) # 优化如下: print('first'+'X'*5) 第二题: 简单描述python中如何实现并发 pyhton实现并发tornado
# PyTorch 面试指南 PyTorch 是一个流行深度学习框架,以其易用性和灵活性而广受欢迎。在参加与 PyTorch 相关面试时,不仅要理解基本概念,还需掌握一些实用代码示例和框架背后原理。本文将介绍 PyTorch 一些基本知识,并通过代码示例来帮助你在面试中更好地展示自己能力。 ## PyTorch 基础知识 PyTorch 提供了一种高度灵活方式来构建和训练神经网
目录: Pytorch数据类型:Tensor与Storage创建张量tensor与numpy数组之间转换索引、连接、切片等Tensor操作【add,数学运算,转置等】GPU加速 自动求导:torch.autogradautogradVariable 读取数据集:torch.utils.data抽象类:torch.utils.data.Dataset采用batch、shuffle或者多线程:tor
1.conv2d参数及含义 2.pytorch如何微调fine tuning:在加载了预训练模型参数之后,需要finetuning模型,可以使用不同方式finetune 局部微调:加载了模型参数后,只想调节最后几层,其它层不训练,也就是不进行梯度计算,pytorch提供requires_grad使得对训练控制变得非常简单 model = t
在“python pytorch 面试”过程中,面对备份和恢复方案相关问题时,了解备份策略、恢复流程、可能灾难场景、工具链集成、最佳实践和扩展阅读是非常重要。本文将以专业视角深入探讨这些议题,以帮助读者更好地准备相关面试。 ## 备份策略 在确保数据安全上下文中,备份策略是至关重要一环。为了实施有效备份计划,我使用了**甘特图**来明确时间安排,并制定了周期计划。我们可以使用下表
原创 5月前
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Python面试题集 2011 - 08 - 05 更新 1:Python如何实现单例模式? Python有两种方式可以实现单例模式,下面两个例子使用了不同方式实现单例模式: 1. class Singleton(type): def __init__(cls, name, bases, dict): super(Singleton, c
JavaScript 数据类型以及 typeof 返回值typeof x undefined typeof undefined undefined typeof true boolean function A() {} typeof A function const arr = [] const obj = {} typeof arr object typeof obj objec
转载 2024-05-28 15:38:11
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算法面经问题初步整理记录1、斐波那契数列 2、和为0三元组 思路:先把数组排序,两层循环,第一层循环代表第一个数,第二层循环参考找数组中和为特定值二元组;如果要找所有的三元组,则在找到一组解后,left += 1, right -= 1, 为了避免重复解,可以判断下left和left -1,right和right + 1是否相等,相等就跳过。 3、python装饰器作用 装饰器作用就是用一
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Pytorch面试问题(1)什么是 PyTorchPyTorch 是基于 Torch 库计算机软件一部分,它是 Python 开源机器学习库。它是由 Facebook 人工智能研究小组开发深度学习框架。它用于自然语言处理和计算机视觉等应用。(2)PyTorch 基本要素是什么?PyTorch 中有以下元素是必不可少PyTorch 张量PyTorch NumPy数学运算Autogr
1、具体IDE都有调试,比如:IDLE, Eclipse+Pydev都可以设置断点调试。2、pdb模块也可以做调试。3、还有PyChecker和Pylint4、PyChecker是一个Python代码静态分析工具,它可以帮助查找Python代码bug, 会对代码复杂度和格式提出警告【Python面试题】- 是否遇到过python模块间循环引用问题,如何避免它?这是代码结构设计问题,模块
# PyTorch面试考点解析 PyTorch是一个开源深度学习框架,以其灵活性和易用性而闻名。无论是学术研究还是工业应用,PyTorch都得到了广泛应用。在PyTorch面试中,候选人通常需要掌握基本概念、操作以及一些常见应用场景。本文将介绍常见PyTorch考点,带有代码示例,帮助读者更好地准备面试。 ## 1. 张量操作 ### 1.1 张量创建 张量是PyTorch
### PyTorch 面试题:处理张量操作时效果异常 在背负着大量数据神经网络训练任务时,PyTorch 提供了强大工具进行张量操作,有时这些操作却会产生意想不到错误。本文将详细记录我在处理一项面试题时遇到错误现象,讨论根因分析以及最终解决方案和预防优化。 ## 问题背景 在进行图像识别模型训练时,我使用了 PyTorch 进行张量操作。现象描述为在进行批处理时,某些输入形状
Python 很容易学会,但很难掌握。你可以在几天内了解它基本语法,但是要能够用 Python 开发出足够好商业软件,多年实践是必须。因为,无论你使用哪种编程语言,你都必须对其复杂内部机制有足够了解,才能写出健壮程序。本文分享 10 个针对高级开发人员 Python 面试题。它可以测试你对 Python 内部机制理解程度。一、Python中整数缓存机制面试官:请解释在 Pyth
pytorch学习笔记(六)1.前言这次我们来学习数据加载和处理,解决任何ml问题很多努力都在准备数据,而pytorch提供了很多工具来使数据加载变得简单并使我们代码可读性增强,这次我们来看看怎样从数据集中加载和预处理数据首先我们要保证自己装了scikit-image和pandas两个工具包,大家可以在anaconda里面看看自己装了没,没有就装一下另外我们还需下载一个图像集放在我们创建
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1、nn.functional中函数和nn.Module主要区别function定义激活函数等不需要学习,参数更新。激活函数(ReLU,sigmoid,tanh),池化等可以使用functional替代。module一般定义层,参数需要更新,对于卷积,全连接等具有可学习参数网络建议使用nn.Module2、pytorch使用多gpu训练机制    &n
转载 2023-10-22 07:00:55
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Task011、Pytorch安装2、基础知识2.1 张量(Tensor)2.2 自动求导2.3 梯度2.4 并行计算3、前置知识打卡 1、Pytorch安装由于之前使用过Pytorch,所以说不需要再重新下载,直接开始后续基础知识2、基础知识由于之前学习过numpy系列,所以说对于Pytorch理解会轻松很多。2.1 张量(Tensor)①创建tensorimport torch x =
1.torch包:有多维张量数据结构及基于其上多种数学操作;提供多种工具,更有效对张量和任意类型序列化;有CUDA对应实现,可在NVIDIA GPU上进行张量运算2.张量Tensorstorch.is_tensor(obj):判断对象是否是一个pytorch张量;torch.is_storage(obj):判断对象是否是一个pytorch storage对象;torch._set_defau
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概述Python 是个非常受欢迎编程语言,随着近些年机器学习、云计算等技术发展, Python 职位需求越来越高。下面我收集了 10 个 Python 面试官经常问问题,供大家参考学习。一、类继承问题:有如下一段代码:如何调用类 A show 方法?答案:方法如下:__class__ 方法指向了类对象,只用给他赋值类型 A ,然后调用方法 show ,但是用完了记得修改回来。二、方法
拿网络上关于Python面试题汇总了,给出了自认为合理答案,有些题目不错,可以从中学到点什么,答案如不妥,请指正......+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++【题目:001】| 说说你对zen of python理解,你有什么办法看到它?Python之禅,Python秉承一种独特简洁和可读行高语法,以
文章目录系列六:PyTorch相关知识点及端侧部署基础知识1.PyTorch相较于Tensorflow优缺点:2.机器学习建模调参方法总结?3. 减小模型内存占用有哪些方法?4.有哪些经典轻量化网络?5. GPU显存占用和GPU利用率定义?6. 神经网络显存占用分析?7. X86和ARM架构在深度学习侧区别?8. FP32,FP16以及Int8区别?9. 为何在AI端侧设备一般不使用
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