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python的for in循环与del

猜猜下面代码的输出:i = 0a = [0, 1, 2, 3]for b in a: print(b) if b < 2: del a[i] print('del', a) else: print(a) i+=1结果是:0del [1, 2, 3]2[1, 2, 3]3[1, 2, 3]我是刷leetcode的最长回文子串这道题时用了这种写法,然后出事了。我想要的结果是:del执

2020-09-17 19:50:08

学习率学习率学习率

之前学pytorch的官方教程,mnist数据集上的学习率是0.1。后来根据这个框架改成U-Net,学习率要改成0.00001(看情况也可以是0.0001或0.000001),结果我忘改了,或者说都不知道要改,然后别人DICE都至少70左右,我16。你要是发现自己网络明明和教程差不多,IOU或DICE系数之类的能差出六七十,往往不是方法的问题,也不会是作者的数据预处理、后处理技巧,肯定是你代码的某个基础逻辑或超参数值就是错的。...

2020-09-13 13:03:25

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2020-09-10 19:06:23

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2020-09-05 18:57:50

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图像处理——灰度化、二值化、膨胀算法、腐蚀算法以及开运算和闭运算

2020-09-03 10:26:59

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我,看见了真理!CNN 入门讲解:什么是卷积(Convolution)?

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2020-08-29 19:22:45

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2020-08-28 19:04:22

TensorFlow学习笔记1:graph、session和op

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2020-08-28 14:37:38

tf.name_scope()和tf.variable_scope()

通俗理解tf.name_scope()、tf.variable_scope()

2020-08-28 14:23:20

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2020-08-17 17:15:18

深度学习加速策略BN、WN和LN的联系与区别,各自的优缺点和适用的场景?

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2020-08-13 16:19:46

神经网络参数量的计算:以UNet为例

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2020-08-13 16:06:55

反卷积

一文看懂反卷积层

2020-08-13 15:13:01

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超简单!pytorch入门教程(三):构造一个小型CNN

torch.nn只接受mini-batch的输入,也就是说我们输入的时候是必须是好几张图片同时输入。例如:nn. Conv2d 允许输入4维的Tensor:n个样本 x n个色彩频道 x 高度 x 宽度#coding=utf-8import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.autograd import Variableclass Net(nn.Module): #定义Net的初始

2020-08-07 13:16:09

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先说说nn.functional和nn:只调用函数的话,其实是一回事。再说说我学nn.MaxPool2d时遇到的问题:import torchimport torch.nn as nnm=nn.MaxPool2d(3,stride=2)input=torch.randn(6,6)output=m(input)然后就会报这个错:RuntimeError: non-empty 3D or 4D (batch mode) tensor expected for input我寻思这不是max

2020-08-07 12:24:42

pytorch中池化层MaxPool2d函数的stride参数

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2020-08-07 10:22:02

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