目录常用代码片段及技巧自动选择GPU和CPU切换当前目录临时添加环境目录打印模型参数将tensor的列表转换为tensor内存不够debugtensormemory常用代码片段及技巧自动选择GPU和CPUdevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#modelandtensortodevicevgg=models.vgg16().to(device)切换当前目录importo
系统 2019-09-27 17:55:40 2390
Python中的sys模块极为基础而重要，它主要提供了一些给解释器使用（或由它维护）的变量，以及一些与解释器强交互的函数。本文将会频繁地使用该模块的getsizeof()方法，因此，我先简要介绍一下：该方法用于获取一个对象的字节大小（bytes）它只计算直接占用的内存，而不计算对象内所引用对象的内存这里有个直观的例子：importsysa=[1,2]b=[a,a]#即[[1,2],[1,2]]#a、b都只有两个元素，所以直接占用的大小相等sys.getsi
系统 2019-09-27 17:55:36 2390
廖雪峰Python教程笔记（四）6高级特性切片slice迭代列表生成式生成器迭代器6高级特性在Python中，代码不是越多越好，而是越少越好。代码不是越复杂越好，而是越简单越好。基于这一思想，我们来介绍Python中非常有用的高级特性，1行代码能实现的功能，决不写5行代码。请始终牢记，代码越少，开发效率越高。切片slice经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：L[0
系统 2019-09-27 17:55:36 2390
内容简介神经网络是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念，并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络，识别手写数字，并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络，观察已受训练的神经网络内部，尝试进一步改善神经网络的性能，并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识。本书适
系统 2019-09-27 17:54:35 2390
wlile循环whileTrue表示永远为真，不管是什么条件都会向下执行，下面是写的一个例子。#!/usr/bin/envpythonage=24#给age赋一个值whileTrue:#进入循环inputting=int(input("Theinputnumberis:"))#保存用户输出到变量inputtingifinputting==age:#然后依次比较print("Guessedit!!!")breakifinputting
系统 2019-09-27 17:53:52 2390
在程序运行的过程中，所有的变量都是在内存中，有时候希望将对象存储下来。我们把对象从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling。picklePython提供两个模块来实现序列化：cPickle和pickle。这两个模块功能是一样的，区别在于cPickle是C语言写的，速度快，pickle是纯Python写的，速度慢。将对象保存为字符串importpicklea1=['abc',[1,2],{'x':3}]s1=pickle.
系统 2019-09-27 17:53:47 2390
Python爬取豆瓣电影，最简单，最暴力，直接搞Api首先是api地址（地址去官网溜达一圈很容易就找到）：requests.get('https://movie.douban.com/j/search_subjects?type=movie&tag={}&sort=recommend&page_limit={}&page_start=0'.format(tag,page)使用requests发送get请求拿到json数据（一次可以抓很多条,所以没必要循环抓
系统 2019-09-27 17:53:31 2390
Sigmoid函数为神经网络层中的激活函数，是对输入X产生逻辑分类的过程，以下为Sigmoid函数的图像以及在两个变量输入下对其的简单实现。importnumpyasnpdefsigmoid(x):#TODO:Implementsigmoidfunctionreturn1/(1+np.exp(-x))inputs=np.array([0.7,-0.3])weights=np.array([0.1,0.8])bias=-0.1#TODO:Calculatet
系统 2019-09-27 17:51:01 2390
HTMLParser是python用来解析html的模块。它可以分析出html里面的标签、数据等等，是一种处理html的简便途径。HTMLParser采用的是一种事件驱动的模式，当HTMLParser找到一个特定的标记时，它会去调用一个用户定义的函数，以此来通知程序处理。它主要的用户回调函数的命名都是以handler_开头的，都是HTMLParser的成员函数。当我们使用时，就从HTMLParser派生出新的类，然后重新定义这几个以handler_开头的函
系统 2019-09-27 17:50:28 2390
网络上现有的windows下搭建scrapy教程都比较旧，一般都是咔咔咔安装一堆软件，太麻烦，这是因为scrapy框架用到好多不同的模块，其实查阅最新的官网scrapy文档，在windows下搭建scrapy框架，官方文档是建议使用集成包的，以免安装太过复杂而出现问题，首先百度scrapy，就可以找到scrapy的官方文档1、找到windows下的框架安装的文档教程，这里建议我们安装Anaconda或者Miniconda集成包，下面我选择安装Minicon
系统 2019-09-27 17:50:07 2390
