- Pycharm设置命令行/控制台自动换行
吴少凡
pycharmidepython
一、设置命令行自动换行首先进入到Pycharm软件中,然后到File里面点开Settings:然后点开里面的Editor到General里面看到SoftWraps,勾选Softwrapthesefiles,关键的地方来了!!如果那个输入框里要加入*.py,这样你创建的python文件才可以实现自动换行:二、设置控制台自动换行同样在settings里面中Editor的General里面,这次要点击G
- python读取EXCEL的方式
Carol_Chen6
python初级pythonnumpy开发语言
用python读并取出数据有两种方式,2022年7月22日运行亲测可行。1.读将文件地址保存在path中path=r'D:\26968\PycharmProjects\caculator\型号数据.xlsx'读取有两个方法:pd.read_excel(path,None)pd.read_excel(path)方法1data=pd.read_excel(path,None)#读取数据,设置None可
- pytorch实现单机多卡训练
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pytorch人工智能python
pytorch实现单机多卡训练fromtorch.nn.parallelimportDataParallel#单机多卡的分布式训练(数据并行)模型训练加速'''三构建模型'''model=build_model(CFG.backbone,CFG.num_classes,CFG.device)model.load_state_dict(torch.load("best_epoch.bin"))mod
- pytorch torch.matmul函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.matmul是PyTorch中用于进行矩阵乘法的函数。它可以执行两维矩阵、向量和更高维张量之间的乘法运算,支持的运算取决于输入张量的维度。1.函数签名torch.matmul(input,other,out=None)input:左乘的张量。other:右乘的张量。out:可选,用于存储输出结果的张量。2.不同维度的乘法规则torch.matmul根据输入张量的维度执行不同类型的乘法:
- 机器学习框架巅峰对决:TensorFlow vs. PyTorch vs. Scikit-Learn实战分析
@sinner
技术选型机器学习tensorflowpytorchscikit-learn
1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代,框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率,简化模型的构建和训练过程,并支持大规模的模型部署。因此,了解和选择最合适的机器学习框架对于研究人员和工程师来说是一个关键的步骤。1.2三大框架概览:TensorFlow、PyTorch、Scikit-Learn目前,最流行的机器学习框架主要有TensorFlow、
- 【DeepSpeed 教程翻译】三,在 DeepSpeed 中使用 PyTorch Profiler做性能调试和Flops Profiler教程翻译
just_sort
pytorch深度学习人工智能
文章目录0x0.前言0x1.在DeepSpeed中使用PyTorchProfiler做性能调试Profile模型训练的循环标记任意代码范围ProfileCPU/GPU的活动Profile内存消耗0x2.FlopsProfiler总览Flops测量多GPU,多节点,数据并行和模型并行例子和DeepSpeed运行时一起使用在Megatron-LM中使用在DeepSpeed运行环境之外的使用方法在模型推
- PyTorch学习(13):PyTorch的张量相乘(torch.matmul)
赛先生.AI
PyTorchpytorch
PyTorch学习(1):torch.meshgrid的使用-CSDN博客PyTorch学习(2):torch.device-CSDN博客PyTorch学习(9):torch.topk-CSDN博客PyTorch学习(10):torch.where-CSDN博客PyTorch学习(11):PyTorch的形状变换(view,reshape)与维度变换(transpose,permute)-CSDN
- pytorch正向传播没问题,loss.backward()使定义的神经网络中权重参数变为nan
加速却甩不掉伤悲
pytorch神经网络人工智能
记录一个非常坑爹的bug:loss回传导致神经网络中一个linear层的权重参数变为nan1.首先loss值是正常数值;2.查了好多网上的解决办法:检查原始输入神经网络数据有没有nan值,初始化权重参数,使用relu激活函数,梯度裁剪,降低优化器的学习率等等都没解决,个人认为这些应该影响不大,一般不会出问题;3.最后是使用如下异常检测:检测在loss回传过程中哪一块出现了问题torch.autog
- PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之nn.ConvTranspose2d(模块)一、简介nn.ConvTranspose2d是PyTorch中的一个模块,用于实现二维转置卷积(也称为反卷积或上采样卷积)。转置卷积通常用于生成比输入更大的输出,例如在生成对抗网络(GANs)和卷积神经网络(CNNs)的解码器部分。二、语法和参数语法torch.nn.ConvTranspose2d(in_channels,out_c
- Pytorch常用乘法函数总结:torch.mul()、*、torch.mm()、torch.bmm()、torch.mv()、torch.dot()、@、torch.matmul()
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Coding随手记pytorch
上一篇博客总结了numpy中常用的乘法函数:numpy常用乘法函数总结:np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@、np.prod()、np.outer()-CSDN博客主要是np.dot()、np.multiply()、*、np.matmul()、@五种,其中np.matmul()和@完全等价,np.multiply()和*在输入数据类型为np.array时也完
- 向量的叉积、点积、外积
qq_27390023
pytorchpython深度学习
向量的叉积、点积和外积是向量代数中非常重要的操作,用于描述向量间的关系。它们广泛应用于物理、计算机图形学、几何以及蛋白质结构分析等领域。下面对每个运算进行详细介绍,并通过PyTorch示例代码展示其实现。1.点积(DotProduct)点积是两个向量之间的数量积,结果是一个标量。点积用于测量两个向量的平行性或相对角度。如果两个向量的点积为零,则它们互相垂直。其中,θ是两个向量之间的夹角。PyTor
- pytorch torch.norm函数介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.norm函数用于计算张量的范数(norm),可以理解为张量的“长度”或“大小”。根据范数的不同类型,它可以衡量不同的张量性质。该函数可以计算向量和矩阵的多种范数,如L1范数、L2范数、无穷范数等。1.函数签名torch.norm(input,p='fro',dim=None,keepdim=False,dtype=None,out=None)input:需要计算范数的输入张量。p:范数
- Pytorch中乘法函数torch.matmul() 的一种用法
Coder_Jh
pytorch人工智能python
主要记录下torch.matmul(A,B)的用法中的一种情况:当A,B有一个是3维以上,另一个是3维或3维以上时,如果想要使用torch.matmul(A,B),必须同时满足:1.A和B的最后两个维度满足矩阵乘法的要求。例如A的维度是(3,1,3,3),B是(3,3,2),此时A的最后2维是(3,3),B是(3,2),符合条件2.除去最后两个维度,A和B的其他维度要满足可以广播的条件。例如A的维
- python位运算之计算中位数
dianyin7770
pythonc/c++开发工具
#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/11/2310:49PM#@Author:cxa#@File:1.py#@Software:PyCharm#中位数#L=[0,1,2,3,4]#2L=[0,1,3,4,5,7]L.sort()l_len=len(L)n=(l_len-1)//2#向下取整#C语言中&表示按位与,0x开头的表示的是十六进制数,k&0x1表示k与0x1按位与
- Pycharm专业版注册激活
码农小杨啊
python
快去这个链接:http://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/51660951http://idea.lanyus.com/
- ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==xxx+cuxxx解决方案
神奇宝贝威威
偶得之深度学习pythonpytorch
官网的链接:pipinstalltorch==1.10.0+cu111torchvision==0.11.0+cu111torchaudio==0.10.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html一直下载失败--无法找到满足对torch的要求的版本以及找不到匹配的分发版本的错误。解决方法:使用conda-forge频道Conda-fo
- pytorch torch.sigmoid、torch.nn.Sigmoid和torch.nn.functional.sigmoid的区别
puspos
torch.sigmoid:函数torch.sigmoid(input_tensor,out=None)->Tensortorch.nn.Sigmoid:class应该看作网络的一层,而不是简单的函数使用。模型的初始化方法中使用,需要在_init__中定义,然后在使用classModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(Model,self
- 常用torch.nn
mm_exploration
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目录一、torch.nn和torch.nn.functional二、nn.Linear三、nn.Embedding四、nn.Identity五、Pytorch非线性激活函数六、nn.Conv2d七、nn.Sequential八、nn.ModuleList九、torch.outertorch.cat一、torch.nn和torch.nn.functionalPytorch中torch.nn和torc
- 【Python】成功解决TypeError: list indices must be integers or slices, not str
高斯小哥
BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
【Python】成功解决TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notstr欢迎进入我的个人主页,我是高斯小哥!博主档案:广东某985本硕,SCI顶刊一作,深耕深度学习多年,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:擅长处理各类深度学习任务,包括但不限于图像分类、图像重构(去雾\去模糊\修复)、目标检测、图像分割、人脸识别、多标签分类、重识别(行人\车辆
- ERROR: No matching distribution found for torch-geometri satisfies the requirement torch-geometric
zzzzz忠杰
笔记pytorchpython深度学习
试了网上的whl下载确保虚拟环境下nvcc和cuda版本一致,还不行遂找淘宝大佬,大佬换了pytorch版本python版本都不行最后根据报错出现的setup安装了pytest-runner,然后pipsearch。再pipinstalltorch-geometric的时候就成功了pipinstallpytest-runnerpipsearchtorch-geometricpipinstallto
- ERROR: No matching distribution found for torch==1.12.0+cu113
YungJZ
日积月累python
原因pipinstalltorch==1.12.0+cu113用pip安装torch时,出现:ERROR:Nomatchingdistributionfoundfortorch==1.12.0+cu113好像不少用清华源的会出现这个问题解决办法pytorch官网:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/找到所需要的版本,用conda下载即
- 解决问题:ERROR: No matching distribution found for torch==1.12.1+cu102
失合
python深度学习pytorch
conda虚拟环境安装pytorch10.2时出现报错:ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtorch==1.12.1+cu102(fromversions:1.7.0,1.7.1,1.8.0,1.8.1,1.9.0,1.9.1,1.10.0,1.10.1,1.10.2,1.11.0,1.12.0,1.12.1,1.13.0,1
- PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系
ssm1122
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CompatibilitymatrixPyTorchLightningfollowsNEP29whichPyTorchalsofollows(#74203).ThetablebelowindicatesthecoverageoftestedversionsinourCI.Versionsoutsidetherangesmayunofficiallyworkinsomecases.lightning
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高斯小哥
版本对应关系pythonpytorch人工智能新手入门学习深度学习机器学习
版本匹配指南:PyTorch版本、Python版本和pytorch_lightning版本的对应关系欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:我是高斯小哥,一名来自985高校的普通本硕生,曾有幸在中科院顶刊发表过一作论文。多年的深度学习研究和实践,让我逐渐熟练掌握了PyTorch框架,每一步成长都离不开持续的学习和积累。技术专长:在深度学习的广阔天地中
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目录(1)策略网络的更新(2)更新(3)NormalizedActions(代码中的)(4)详解DDPG和AC算法区别!!!(5)详解DDPG和AC的目标网络(6)其他(6)代码(8)OUNoise(Ornstein-UhlenbeckNoise)(9)DDPG解决离散动作问题(1)策略网络的更新为了最大化策略网络输出的动作在值函数网络中的Q值。DDPG的目标是让策略网络输出的动作能够最大化Q值,
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- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
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版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
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大家好,我是查理。今天教大家制作一个简化版球球大作战话不不多说,上代码#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2018/7/3016:19#@Author:G.Hope#@Email:
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使用pycharm简单编写一个2D球类游戏,包含一个玩家控制的球和多个自动移动的球。玩家可以通过键盘控制自己的球来“吃掉”其他球,增加得分示例代码:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""@file:ball_game.py@author:czx@time:2024/4/2215:59"""#导入库importpygame#创建游戏importrando
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cocos2d-x小菜
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bozch
.net.net mvc
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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&
- Java 对象大小的计算
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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