Pytorch:EDSR 生成训练数据的方法 引言 Winter is coming 正文 pytorch提供的DataLoader 是用来包装你的数据的工具. 所以你要将自己的 (numpy array 或其他) 数据形式装换成 Tensor, 然后再放进这个包装器中. 使用 DataLoader 有什么好处呢? 就是他们帮你有效地迭代数据, 举例: import torch import torch.utils.data as Data #utils是torch中的一个模块,Data是进行小…

方法五:使用PLSQL的数据生成器 首先测试环境建立:dept表 CREATE TABLE dept(deptno NUMBER(6),dname VARCHAR2(20),loc VARCHAR2(20)); 以下实验就是像dept表中插入大量的数据. 数据生成器允许创建演示和测试数据.对于测试应用程序和查看它们怎样执行大量的数据,这很有帮助的.可以在PL/SQL Developer的工具菜单的下面找到数据生成器:Data Generator.基本上,定义由一个或多个表.要生成的记录数量和字段…

官方生成方法: 1)需要什么就给什么,要属性就给属性,要对象就给对象,要集合就给集合 2)添加都是使用put()方法 要求: 1.生成如下JSON数据: {"age":4,"name":"zhagnsan"} 2.生成如下JSON数据: [{"age":4,"name":"zhangsan"},{"age":5,"name":"lis&q…

QT中使用json还是比较方便的,下面用例子直接说明 举例子之前首先推荐一个在线解析json格式的网站,具体格式用法如下图所示: 之后根据这个格式进行json数据解析. QT使用json需要包含的头文件 #include<qjsondocument.h> #include<qjsonarray.h> #include<qjsonobject.h> #include<qjsonvalue.h> 先看一段简单的生成QJSON数据的方法吧: //简单的QTJson…

目录预训练源码结构简介输入输出源码解析参数主函数创建训练实例下一句预测&实例生成随机遮蔽输出结果一览预训练源码结构简介关于BERT,简单来说,它是一个基于Transformer架构,结合遮蔽词预测和上下句识别的预训练NLP模型.至于效果:在11种不同NLP测试中创出最佳成绩关于介绍BERT的文章我看了一些,个人感觉介绍的最全面的是机器之心再放上谷歌官方源码链接:BERT官方源码在看本博客之前,读者先要了解:1.Transformer架构2.BERT模型的创新之处3.python语言及tensor…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 生成2类数据 n_features :特征个数= n_informative() + n_redundant + n_repeatedn_informa…

fastjson(阿里)方法生成JSON数据: 与Gson类似,创建相应类,再使用JSON.toJSONString()添加对象 要求:生成如下JSON数据 1.{"age":3,"name":"zhangsan","sex":true,"weight":180} 代码: package com.qf.demo7; import com.alibaba.fastjson.JSON; /** * Gson t…

Gson生成JSON数据方法: 创建相应的类,然后创建对象,toJson()进去就可以了 要求:生成如下JSON数据 1.{"age":4,"name":"zhagnsan"} 2.{"no":4,"name":"zhangsan","employees":[{"age":3,"name":"zhangsan"…

快速生成大量模拟数据的方法: create table TEST(id integer, TEST_NUMBER NUMBER(18,6)); insert into TEST select i+j, i+j   from  (          with DATA2(j) as (                            select 0 j from DUAL                              union all                     …

在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦. 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙. 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分…