数据操作 在深度学习中,我们通常会频繁地对数据进行操作.作为动手学深度学习的基础,本节将介绍如何对内存中的数据进行操作. 在PyTorch中,torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具.如果你之前用过NumPy,你会发现Tensor和NumPy的多维数组非常类似.然而,Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能,这些使Tensor更加适合深度学习. "tensor"这个单词一般可译作"张量",张量可以看作是一个多维数组.标量可以看作是0维张量,向量可以…

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要…

训练一个模型需要有一个数据库,一个网络,一个优化函数.数据读取是训练的第一步,以下是pytorch数据输入框架. 1)实例化一个数据库 假设我们已经定义了一个FaceLandmarksDataset数据库,此数据库将在以下建立. import FaceLandmarksDataset face_dataset = FaceLandmarksDataset(csv_file='data/faces/face_landmarks.csv', root_dir='data/faces/', trans…

PyTorch数据加载处理 PyTorch提供了许多工具来简化和希望数据加载,使代码更具可读性. 1.下载安装包 scikit-image:用于图像的IO和变换 pandas:用于更容易地进行csv解析 from __future__ import print_function, division import os import torch import pandas as pd              #用于更容易地进行csv解析 from skimage import io, trans…

PyTorch 数据并行处理 可选择:数据并行处理(文末有完整代码下载) 本文将学习如何用 DataParallel 来使用多 GPU. 通过 PyTorch 使用多个 GPU 非常简单.可以将模型放在一个 GPU: device = torch.device("cuda:0") model.to(device) 然后,可以复制所有的张量到 GPU: mytensor = my_tensor.to(device) 请注意,只是调用 my_tensor.to(device) 返回一个 m…

本文版权归博客园和作者本人共同所有,转载和爬虫请注明原文链接 http://www.cnblogs.com/tdws/tag/NoSql/ 目录 一.基础配置封装 二.String字符串类型数据操作封装 三.Hash散列类型数据操作封装 四.List列表类型数据操作封装(建议自行封装) 五.Set集合类型数据操作封装(建议自行封装) 六.Sort Set集合数据类型操作封装(建议自行封装) 七.发布订阅(Pub/Sub)模式在StackExchange.Redis中的使用 八.主从配置,哨兵相关…

mdl是数据操作类的语言,包括向数据表加载文件,写查询结果等操作 hive有四种导入数据的方式 >从本地加载数据 LOAD DATA LOCAL INPATH './examples/files/kv1.txt' OVERWRITE INTO TABLE [tableName]; >从hdfs上加载数据 load data inpath 'hdfs://192.168.177.124:9000/opt/hive/warehouse/student.txt' >从其他表中查出数据并加载到其…

数据操作DapperFrom NuGet:Install-Package DapperorInstall-Package Dapper.StrongName微型ORM:PetaPoco获得PetaPoco:NuGet - http://nuget.org/List/Packages/PetaPocoGitHub - https://github.com/toptensoftware/petapoco 官方网站 https://github.com/StackExchange/dapper-dot…

models.tb.objects.all().using('default'),根据using来指定在哪个库里查询,default是settings中配置的数据库的连接名称. 外话:django中引入现成数据库 Django引入外部数据库还是比较方便的,步骤如下 创建一个项目,修改seting文件,在setting里面设置你要连接的数据库类型和连接名称,地址之类,和创建新项目的时候一致 运行下面代码可以自动生成models模型文件 python manage.py inspectdb,执行完这…

// 1. 建立模型文件// 2. 建立CoreDataStack// 3. 设置AppDelegate 接着 // // CoreDataStack.swift // CoreDataStackDemo // // Created by wangbiao on 15/10/29. // Copyright © 2015年 wangbiao. All rights reserved. // import CoreData class CoreDataStack: NSObject { // MA…