20221126【深度学习】学习笔记

今日学习

一、pytorch编程及DL基础知识

1.img.convert()函数

是对图像实例对象的一个方法，根据传入的mode参数，指定图像的色彩模式
比如image=image.convert(L) 指定图像为黑白
[Python] - 图像处理 ------ img.convert()

2.numpy.transpose()函数

个人理解，就是将张量的各个轴交换位置，因此每个位置的数值也会发生变化。链接里直接看示例更好懂。
Python numpy.transpose 详解

3.读取文件夹中的数据时，用到os.walk()函数

常见用法是传入一个地址，函数返回一个三元组[root,dirs,files]。相当于一个简单的文件、目录遍历器。
Python os.walk() 方法

4…npy文件

• 是一种保存模型的文件。
• 模型文件（.npy）部分内容如下：由一个字典组成，字典中的每一个键对应一层网络模型参数。
• .npy文件时numpy专用的二进制文件。
  参考链接：.npy文件

5.np.random.choice()函数

随机抽取数字，组成指定大小的数组，根据传入的参数选择可以重复抽取还是不可以重复抽取。
参考链接：python，numpy中np.random.choice()的用法详解及其参考代码

6.np.random.permutation()函数

随机排列一个序列，返回一个排列的序列

7.extend()函数

在列表末尾追加另一个序列中的值（是拆分开追加的）
参考链接：python中的extend功能及用法

8.torch.eq()函数

比较两个张量，返回一个元素类型为布尔类型的张量。
参考链接：https://blog.csdn.net/dongjinkun/article/details/115254256

9.copy.deepcopy()函数

函数复制一个变量的值给一个新变量，且新变量与被复制的变量的地址是不同的。不同于赋值‘=’，赋值的地址是相同的。
参考链接：python copy.deepcopy()深入解读

二、Paper术语

1.baseline

paper中提出了能够提高网络表现性能的某个component，那么baseline就是去掉这个component的网络。
可以经常在实验部分的表格中看到有baseline这一项，意味着将带有component的网络与现有网络（也就是baseline）对比的结果。
参考链接：baseline的理解

三、复现MAML遇到的问题

将GPU中list类型的数据转移到CPU

如何将GPU中list类型的数据转移到CPU
很有用，可以说是汇总网上的方法了，谢谢原博！