my_dict = {, , } key_max = max(my_dict.keys(), key=(lambda k: my_dict[k])) key_min = min(my_dict.keys(), key=(lambda k: my_dict[k])) print('Maximum Value: ',my_dict[key_max]) print('Minimum Value: ',my_dict[key_min])

  Code:https://github.com/lotapp/BaseCode 多图旧版:https://www.cnblogs.com/dunitian/p/9156097.html 在线预览:http://github.lesschina.com/python/base/pop/3.list_tuple_dict_set.html 今天说说List.Tuple.Dict.Set.POP部分还有一些如Func.IO(也可以放OOP部分说)然后就说说面向对象吧. 先吐槽一下:Python面向

Jupyter最新版:https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9155310.html 在线演示:http://nbviewer.jupyter.org/github/lotapp/BaseCode/blob/master/python/notebook/1.POP/3.list_tuple_dict 更新:新增Python可变Tuple.List切片.Set的扩展:https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9155310.h

1.内置函数(无需导入)long() 函数将数字或字符串转换为一个长整型.len() 统计元素个数print() 打印,输出input() 输入,或阻塞程序运行type 获取类型range 产生连续的整数对象enumerate 枚举可迭代对象ord 字符转ASCIIchr ASCII转字符abs 求绝对值 类型转换 int float str bool list tup set dict max() 最大值min() 最小值sum 求和pow 求幂round 四舍五入 hex 十六进制oct 八

import torch import numpy as np a = torch.tensor([[[1]]]) #只有一个数据的时候,获取其数值 print(a.item()) #tensor转化为nparray b = a.numpy() print(b,type(b),type(a)) #获取张量的形状 a = torch.tensor(np.arange(30).reshape(3,2,5)) print(a) print(a.shape) print(a.size()) print(

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统. 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender. 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植. 本文实现的模型Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/movie_recommend_system 1. 总体框架 先来看下整个文件包下面的文件构成: 其中: Params: 保存模型的参数文件以及模

卷积神经网络的训练是耗时的,很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络.   1.训练 pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型,如VGG.ResNet等.往往为了加快学习的进度,在训练的初期我们直接加载pre-train模型中预先训练好的参数,所以这里使用的网络是: torchvision.models.Resnet34(pretrained=True) 然后更改其最后的全连接层.因为resnet网络最后一层分类层fc是对1000种类型进行划分,对于自己的数据集,这里进行的是

3)plotting绘图 我们已经包装了几种常见的plot类型,以便轻松创建基本的可视化.这些可视化是由Plotly驱动的. Visdom支持下列API.由 Plotly 提供可视化支持. vis.scatter : 2D 或 3D 散点图 vis.line : 线图 vis.stem : 茎叶图 vis.heatmap : 热力图 vis.bar : 条形图 vis.histogram: 直方图 vis.boxplot : 箱型图 vis.surf : 表面图 vis.contour : 轮廓

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块 除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络 在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu

整理一下看到的自定义数据读取的方法,较好的有一下三篇文章, 其实自定义的方法就是把现有数据集的train和test分别用 含有图像路径与label的list返回就好了,所以需要根据数据集随机应变. 所有图片都在一个文件夹1 之前刚开始用的时候,写Dataloader遇到不少坑.网上有一些教程 分为all images in one folder 和 each class one folder.后面的那种写的人比较多,我写一下前面的这种,程式化的东西,每次不同的任务改几个参数就好. 等训练的时候写

背景 机器学习工作负载与传统的工作负载相比,一个比较显著的特点是对 GPU 的需求旺盛.在之前的文章中介绍过(https://mp.weixin.qq.com/s/Nasm-cXLtJObjLwLQHALmw 和 https://mp.weixin.qq.com/s/X4VDynLfKdVp-tyciQccyQ),目前 GPU 的显存已经不足以跟上模型参数规模的发展.随着 Transformer 等新的模型结构的出现,这一问题越来越显著.算法工程师们训练模型所需要的资源越来越多,分布式训练也随之

[源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 目录 [源码解析] PyTorch 分布式之弹性训练(2)---启动&单节点流程 0x00 摘要 0x01 重要概念 0x02 分布式运行 2.1 方式改变 2.1.1 原有方式 2.1.2 目前方式 2.2 部署 2.3 示例 2.3.1 单节点多worker启动 2.3.2 容错方式启动 2.3.3 弹性方式启动 0x03 启动脚本 3.1 参数定义 3.2 相关函数/变量 world_size,rank _p

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准

-------------------------------更新中-------------------------------------- 元组(tuple): 元组常用小括号表示,即:(),元素加逗号,是元组的标识. #定义一个元组 #tuple = 'a', tuple = ('a','b','c','d','e','f','g') #常规来说,定义了一个元组之后就无法再添加或修改元组的元素,但对元组切片可以添加会修改元组的元素. print tuple[1:5] tuple = tu

一,List:列表 python内置的一种数据类型是列表:list.list是一种有序的数据集合,可以随意的添加和删除其中的数据.比如列出班里所有的同学的名字,列出所有工厂员工的工号等都是可以用到列表的,以下是python列表的演示代码: >>> list1 = ['zhangxueyou','liudehua','wanglijuan','liming','shabie'] >>> list1 ['zhangxueyou', 'liudehua', 'wangliju

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

list   list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素 classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] len()函数可以获得list元素的个数.list长度比索引小1. list的索引是从0开始的,-1做索引,获取最后一个元素.索引超出范围,会报IndexError的错误. 例:(切片) >>>L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']  >>> L[2] 'Taobao'  >>>

前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 1. 数据准备 数据下载通道: 点击这里下载数

1.Print函数中文编码问题 print中的编码:# -*- coding: utf-8 -*- 注:此处的#代表的是配置信息 print中的换行符,与C语言相同,为"\n" 2.数据结构List(列表) # -*- coding: utf-8 -*- #创建List number_list = [1, 3, 5, 7, 9] string_list = ["abc", "bbc", "python"] mixed_list

什么是PyTorch?   PyTorch是Facebook人工智能团队开发的一个机器学习和深度学习工具,用于处理大规模图像分析,包括物体检测,分割与分类.但是它的功能不仅限于此.它与其它深度学习框架结合,能够完成复杂的算法.PyTorch用Python和C++编写.   PyTorch属于深度学习框架中的重要一员,与TensorFlow, Keras, Theano等其它深度学习框架不同,它是动态计算图模式,其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变,而其它框架都是静态计算图模式,其模型在