关于『进击的Markdown』:第五弹 建议缩放90%食用 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索.  我们要接受Mermaid的考验了呢  Markdown 语法真香(一如既往地安利) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收 我们就不废话了   又双叕要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~   注:编者用的是CSDN-Markdown编辑器(没错我还是没换, 这个编辑器真的适合小白使用, 再推荐一款"作业部落 Cmd Markdown",(…

关于『进击的Markdown』:第四弹 建议缩放90%食用 美人鱼(Mermaid)悄悄的来,又悄悄的走,挥一挥匕首,不留一个活口 又是漫漫画图路... 女士们先生们,大家好!  我们要接受Markdown和Mermaid的洗礼了呢  Markdown 语法真香(日常安利) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收 来吧!面对现实! 我们就不废话了   又双叒要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~   阿西,好多图啊 正文开始了 注:编者用的是C…

关于『进击的Markdown』:第三弹 建议缩放90%食用 我与神明画押,赌这弹markdown又双叒叕拖稿了 %%%Markdown!我的CSDN编辑器崩了呜呜呜 各路英雄豪杰,大家好!  我们要开始Markdown的学习了呢  Markdown 语法真香(疯狂安利) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收 时间就是性命,无端的空耗别人的时间,其实是无异于谋财害命的 那我们就不废话了   又叒要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~   不过像…

关于『进击的Markdown』:第一弹 建议缩放90%食用 比起隐蔽物下的狙击手,Markdown更像冲锋陷阵的阵头兵 简单.粗暴.直接.而且好上手 各位晚上好! 早饭吃了吗您 我 今 天 没 吃 Markdown 语法真香(每日安利) 提问:这是什么意思,求解 (我又看不懂人话了呜呜呜) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收 我是废话,我结束了   又双要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~   我是正文,我开始了 注:编者用的CSDN-m…

关于『进击的Markdown』:第二弹 建议缩放90%食用 众里寻他千百度,蓦然回首,Markdown却在灯火灿烂处 MarkdownYYDS! 各位早上好!  我果然鸽稿了  Markdown 语法真香(继续安利) ( 进击吧!Markdown!) Markdown进阶系列向你开炮,请注意接收 废话,终究还是结束了   又叒要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~   正文,总是要开始的(格局要大) 注:编者用的CSDN-markdown编辑器是其衍生版本,扩展了Markdown的功…

一.简单数学操作 1.逐元素操作 t.clamp(a,min=2,max=4)近似于tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域. a = t.arange(0,6).view(2,3) print("a:",a) print("t.cos(a):",t.cos(a)) print("a % 3:",a % 3) # t.fmod(a, 3) print("a ** 2:",a ** 2) # t.po…

Tensor存储结构如下, 如图所示,实际上很可能多个信息区对应于同一个存储区,也就是上一节我们说到的,初始化或者普通索引时经常会有这种情况. 一.几种共享内存的情况 view a = t.arange(0,6) print(a.storage()) b = a.view(2,3) print(b.storage()) print(id(a.storage())==id(b.storage())) a[1] = 10 print(b) 上面代码,我们通过.storage()可以查询到Tensor…

在PyTorch中计算图的特点可总结如下: autograd根据用户对variable的操作构建其计算图.对变量的操作抽象为Function. 对于那些不是任何函数(Function)的输出,由用户创建的节点称为叶子节点,叶子节点的grad_fn为None.叶子节点中需要求导的variable,具有AccumulateGrad标识,因其梯度是累加的. variable默认是不需要求导的,即requires_grad属性默认为False,如果某一个节点requires_grad被设置为True,那…

简单处理API 读取图像: image.imdecode(open('../img/cat1.jpg', 'rb').read()) 图像类型转换: img.astype('float32') 图像增强流程 具体增强方式教程有很详细的示意,不再赘述 辅助函数,用于将增强函数应用于单张图片: def apply_aug_list(img, augs): for f in augs: img = f(img) return img 对于训练图片我们随机水平翻转和剪裁.对于测试图片仅仅就是中心剪裁.我…

一.封装新的PyTorch函数 继承Function类 forward:输入Variable->中间计算Tensor->输出Variable backward:均使用Variable 线性映射 from torch.autograd import Function class MultiplyAdd(Function): # <----- 类需要继承Function类 @staticmethod # <-----forward和backward都是静态方法 def forward(…