PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时,还安装了torchvision,这是一个计算机视觉工具包.有 3 个主要的模块: torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据集如 mnist.CIFAR-10.Image-Net 等 torchvision.models: 里面包括常用的预训练好的模型,如 AlexNet.VGG.ResNet.GoogleNet 等 深度学习模型是由数据驱动的,…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/computational_graph.py 计算图 深度学习就是对张量进行一系列的操作,随着操作种类和数量的增多,会出现各种值得思考的问题.比如多个操作之间是否可以并行,如何协同底层的不同设备,如何避免冗余的操作,以实现最高效的计算效率,同时避免一些 bug.因此产生了计算图 (Computational Graph). 计算图是用来描述运算的有向无环…

目标:存储图片或其他多媒体大文件 反模式:图片存储在数据库外的文件系统中,数据库表中存储文件的对应的路径和名称. 缺点:     1.文件不支持Delete操作.使用SQL语句删除一条记录时,对应的文件不会被删除,需要使用额外的程序来操作.     2.文件不支持事务隔离        3.文件不支持回滚操作        4.文件不支持数据库备份工具:备份工具不知道如何将通过路径引用的哪些文件也包含在备份操作当中.     5.文件不支持sql的访问权限设置     6.文件不是sql数据类型…

Node.js学习笔记(2):基本模块 模块 引入模块 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 好处是大大提高了代码的可维护性. 其次,编写代码不必从零开始.当一个模块编写完毕,就可以被其他地方引用.我们在编写程序的时候,也经常引用其他模块,包括Node内置的模块和来自第三方的模块. 使用模块还可以避免函数名和变量名冲突.相同名字的…

Apollo学习笔记(一):canbus模块与车辆底盘之间的CAN数据传输过程 博主现在从车载自组网信道分配和多跳路由转向了自动驾驶,没啥经验,想快些做出来个Demo还是得站在巨人的肩膀上才行,我选择了Apollo,主要还是支持国产而且它的开发者套件有现成的底盘可以直接跑起来,但是apollo系统结构比较复杂,各种花哨的设计模式(消息适配器.工厂模式等)绕得人头晕.日本那里有个autoware是基于原生ROS的,也用Apollo开发者套件跑了下,就是普通的机器人开发那套,难度适合学生用来做项目,…

原地址:http://www.9miao.com/question-15-54671.html 学习笔记一传送门学习笔记二传送门 学习笔记三导读:        笔记三主要就是各个模块的封装了,这里贴出各个模块一览表,封装完毕我就更新一个状态,并且补上模块说明 模块名方法名方法说明封装状态用户基础模块userModeluserLogin用于用户登陆时的方法已封装regUser注册用户的方法已封装heartCheck用户更新心跳时间的方法已封装heartCheck用户心跳检测的方法已封装funds…

以Mark Lutz著的<Python学习手册>为教程,每天花1个小时左右时间学习,争取两周完成. --- 写在前面的话 2013-7-23 21:30 学习笔记 1,包导入是把计算机上的目录变成Python的命名空间.包导入时也可以使用import和from语句.目录路径只能以点号.间隔.例如有这样一个目录结构: dir0/dir1/dir2/mod.py 则导入语句如下: import dir1.dir2.mod 导入时必须遵循如下规则: dir1和dir2目录中必须含有一个__init_…

Python 没有包括相应日期和时间的内置类型.只是提供了3个相应的模块,能够採用多种表示管理日期和时间值: *    time 模块由底层C库提供与时间相关的函数.它包括一些函数用于获取时钟时间和处理器的执行时间,还提供了基本解析和字符串格式化工具   *    datetime 模块为日期.时间以及日期时间值提供一个更高层接口. datetime 中的类支持算术.比較和时区配置. *    calendar 模块能够创建周.月和年的格式化表示. 它还能够用来计算反复事件.给定日期是星期几,以…

原文地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 什么是pytorch? pytorch是一个基于python语言的的科学计算包,主要分为两种受众: 能够使用GPU运算取代NumPy 提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台 开始 Tensors Tensors与numpy的ndarray相似,且Tensors能使用GPU进行加速计算. 创建5 * 3的未初始化矩阵: 创建并随机初始化矩阵: 创建一…

一.Tensor Tensor是Pytorch中重要的数据结构,可以认为是一个高维数组.Tensor可以是一个标量.一维数组(向量).二维数组(矩阵)或者高维数组等.Tensor和numpy的ndarrays相似. import torch as t 构建矩阵:x = t.Tensor(m, n) 注意这种情况下只分配了空间,并没有初始化. 使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵:x = t.rand(m, n) 查看x的形状:x.size() 加法: (1)x + y (2)t.add(x, y…