分析 在神经网络数据集加载过程中，我对比了是否启用数据增强的模型好坏，数据集，训练代数都保持相同，只改变数据加载是是否开启数据增强这一个变量，最后的结果发现开启数据增强后各项参数都低于不开启数据增强的模型，这是否说明不开启数据增强的模型更好？ +++ 这种现象不一定说明不开启数据增强的模型更好，可能有其他原因导致结果出现差异。数据增强通常可以帮助模型提高泛化能力，避免过拟合，特别是在数据量较少的情
刻度 你可以使用 matplotlib 来绘制图表，并自定义坐标轴刻度及数据。以下是一个简单的示例程序，演示如何将两个列表的数据画在坐标轴上，并设置自定义刻度。 import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 x_data = [0, 1, 2, 3, 4] y_data = [10, 20, 25, 30, 40] # 自定义刻度 x_ticks = [0, 1
matplotlib的plt 模块学习 为帮助你快速掌握 matplotlib 的 plt 模块，我将创建一系列从简单到进阶的作图例程。每个例程都会包含详细的注释，帮助你理解 plt 的常用方法和经典作图技巧。 1. 基础折线图（Line Plot） 这是最基础的折线图，展示如何绘制数据、添加标题和坐标标签。 import matplotlib.pyplot as plt # 示例数据 x_da
为了帮助你更好地掌握 matplotlib.pyplot（简称 plt）模块，以下总结了一些常用的函数及其关键参数，并解释了这些参数的作用。这将帮助你在编写代码时快速查阅和对照，进一步深化对 plt 的理解和应用。 常用 plt 函数及其关键参数 1. plt.plot() 用于绘制折线图，是最常用的绘图函数之一。 常用参数： x: x 轴数据。 y: y 轴数据。 color (color=
将图片和标签转为可视化图片，查看图像增强的效果 import os import random import torch import torchvision.transforms.functional as F import torchvision.transforms as T from torch.utils.data import DataLoader from PIL import Im
固定的批次数后释放显存 固定的批次数后释放显存，比如每训练 100 批次释放一次显存，可以通过在训练循环中添加一个计数器来实现。以下是如何实现这种策略的示例代码： import torch def train(): start_epoch = 0 end_epoch = 100 release_frequency = 100 # 每100个批次释放一次显存 t
在Windows系统上，检测num_workers增加反而导致训练时间变长的问题，你可以使用以下方案： 1. GPU与CPU资源不平衡 检测方案： 监控GPU使用率： 步骤： 打开任务管理器（Ctrl+Shift+Esc），选择“性能”选项卡。 在左侧选择你的GPU，查看训练过程中的GPU利用率。 记录不同num_workers下GPU的利用率变化。 监控CPU使用率： 步骤：
暂时可用版 import os import re import PySimpleGUI as sg import subprocess def find_files_and_folders(path, patterns, mode='exact'): patterns = patterns.split() if mode == "fuzzy":
PySimpleGUI模块用法的示例，看这一篇就够了
问： torch里dataloader中的pin_memory和num_workers起什么作用，跟效率有关系吗 答： 在 PyTorch 的 DataLoader 中，pin_memory 和 num_workers 都与数据加载的效率密切相关： **pin_memory**： 作用：当 pin_memory=True 时，DataLoader 会将数据加载到内存中，并将数据固定（pinn
def normalize_points(point1, point2): """规范化两个点，确保小的点在前""" if point1 > point2: return point2, point1 return point1, point2 def point_on_segment(p
pandas 读取xlsx文件复制文件 import os import shutil import pandas as pd def read_excel_and_copy_files(excel_path, files_directory, destination_directory): # 使用pandas加载Excel文件 df = pd.read_excel(exce
创建字典 使用花括号创建字典 dict1 = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"} 使用 dict() 函数创建字典 dict2 = dict(name="Bob", age=30, city="San Fr
案例1：统计单词频率 编写一个程序，统计一段文本中每个单词出现的频率。 def count_word_frequency(text): words = text.split() word_count = {} for word in words: word = word.lower() # 忽略大小写 word = word.strip(
one import math def is_close(p1, p2, range_): """判断两个点是否在指定范围内""" return math.isclose(p1[0], p2[0], abs_tol=range_) and math.isclose(p1[1], p2[1], abs_tol=range
交点 def find_intersection(line1, line2): # 提取线的端点 x1, y1, x2, y2 = line1 x3, y3, x4, y4 = line2 # 计算分母 denom = (y4 - y3) * (x2 - x1) - (x4 - x3) * (y2 - y1) if denom == 0:
简单示例 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader # # 定义更简单的神经网络 # class SimpleNet(nn.Module): #
python脚本 批量替换文件夹中某一类型文件关键词 替换heml文件的onerror 解决csdn离线网页打不开问题 程序一 import os def read_html_files(folder_path): html_files = [] for file_name in os.listdir(folder_path): if file_name.end
动态计算拼接图片大小 from PIL import Image import os # 定义图片文件夹路径 folder_path = "images/" # 获取图片文件名列表 image_files = [filename for filename in os.listdir(folder_path) if filename.endswith('.png')] #
使用PIL实现图片拼接
安装成功后写此文章 没有安装cuDNN，只安装了cuda，pytoch（gpu），可以跑深度学习了，记录一下过程 ##1.确定版本号 命令面板输入：nvidia-smi 12.0 向下兼容 2.下载对应cuda（选择了11.6） 地址： https://developer.nvidia.com/cuda-11-6-0-download-archive?target_os=Windows&
简述神经网络目标检测经典模型——SSD
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