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深度学习小记(包括pytorch 还有一些神经网络架构)

news 来源：原创 2025/7/5 9:49:30

这个是用来增加深度学习的知识面或者就是记录一些常用的命令,会不断的更新

import torchvision.transforms as transforms
toPIL = transforms.ToPILImage()#可以把tensor转换为Image类型的
img=toPIL(img)
#利用save就可以保存下来
img.save("/opt/data/private/stable_signature-main/output/dogtes.jpg")totensor=transforms.ToTensor()
img=totensor(img)#此时img是其他类型的，但是通过这个用法以后可以转变为tensor

随机种子数的设定
seed = 42
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
random.seed(seed)
if torch.cuda.is_available():torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)

读取数据用的，可以直接拿来用
import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import torch
import os
from torch.utils.data import DataLoader, Subset
from torchvision.datasets.folder import is_image_file, default_loader
normalize_vqgan = transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
transform = transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(256),transforms.ToTensor(),normalize_vqgan,])def get_image_paths(path):paths = []for path, _, files in os.walk(path):for filename in files:paths.append(os.path.join(path, filename))return sorted([fn for fn in paths if is_image_file(fn)])
class ImageFolder:"""An image folder dataset intended for self-supervised learning."""def __init__(self, path, transform=None, loader=default_loader):self.samples = get_image_paths(path)self.loader = loaderself.transform = transformdef __getitem__(self, idx: int):assert 0 <= idx < len(self)img = self.loader(self.samples[idx])if self.transform:return self.transform(img)return imgdef __len__(self):return len(self.samples)def collate_fn(batch):""" Collate function for data loader. Allows to have img of different size"""return batch
def get_dataloader(data_dir, transform, batch_size=128, num_imgs=None, shuffle=False, num_workers=4, collate_fn=collate_fn):dataset = ImageFolder(data_dir, transform=transform)if num_imgs is not None:dataset = Subset(dataset, np.random.choice(len(dataset), num_imgs, replace=False))return DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=shuffle, num_workers=num_workers, pin_memory=True, drop_last=False, collate_fn=collate_fn)
train_loader = get_dataloader(train_dir, transform, batch_size, num_imgs=batch_size*1200, shuffle=True, num_workers=4, collate_fn=None)#调用代码

调整学习率可以直接用，放在你训练的for循环里面
def adjust_learning_rate(optimizer, step, steps, warmup_steps, blr, min_lr=1e-6):"""Decay the learning rate with half-cycle cosine after warmup"""if step < warmup_steps:lr = blr * step / warmup_steps else:lr = min_lr + (blr - min_lr) * 0.5 * (1. + math.cos(math.pi * (step - warmup_steps) / (steps - warmup_steps)))for param_group in optimizer.param_groups:if "lr_scale" in param_group:param_group["lr"] = lr * param_group["lr_scale"]else:param_group["lr"] = lrreturn lr

举一个例子来说，steps代表了100次训练，step代表了当前的第几步
在这里插入图片描述

在PyTorch中，unsqueeze函数用于在指定维度上增加一个维度
在这里插入图片描述

import torchx = torch.randn(3, 4)  # 创建一个形状为 (3, 4) 的张量
print(x.shape)        # 输出: torch.Size([3, 4])
#在维度0上增加一个维度
y = torch.unsqueeze(x, 0)
print(y.shape)  # 输出: torch.Size([1, 3, 4])

在PyTorch中，squeeze函数用于在指定维度上增加一个维度
在这里插入图片描述

深度学习小记(包括pytorch 还有一些神经网络架构)

这个是用来增加深度学习的知识面或者就是记录一些常用的命令,会不断的更新 import torchvision.transforms as transforms toPIL transforms.ToPILImage()#可以把tensor转换为Image类型的 imgtoPIL(img) #利用save就可以保存下来 img.save("/opt/data/private/stable_si…...

编程日记 2025/7/5 9:49:30

Spring Boot默认缓存管理

Spring框架支持透明地向应用程序添加缓存，以及对缓存进行管理，其管理缓存的核心是将缓存应用于操作数据的方法，从而减少操作数据的执行次数，同时不会对程序本身造成任何干扰。Spring Boot继承了Spring框架的缓存管理功能&#xff…...

编程日记 2025/6/29 11:24:47

倚光科技：微透镜阵列低成本加工新范式

在光通信、机器视觉、生物医学成像等前沿领域，微透镜阵列凭借其独特的光学特性成为不可或缺的核心部件。然而，传统加工方式往往面临成本高、效率低、精度难控等困境。倚光科技深耕光学加工领域多年，创新运用单点金刚石车床技术，成…...

编程日记 2025/7/5 9:20:59

Vue+Flask豆瓣LSTM影评+推荐算法大数据可视化平台深度学习系统源码

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片关注B站，有好处！ 编号： F011 视频介绍 VueFlask豆瓣LSTM影评推荐算法大数据可视化平台深度学习系统源码（2023重制） 1…...

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【MySQL】基本查询

目录增加查询基本查询 where子句结果排序筛选分页结果修改(更新) 删除普通删除截断表插入查询结果聚合函数分组查询这一节的内容是对表内容的增删查改，其中重点是表的查询增加语法： INSERT [INTO] table_name [(column [, …...

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hive默认的建表格式

在 Hive 中创建表时，默认的建表语法格式如下： CREATE TABLE table_name (column1_type,column2_type,... ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY , STORED AS TEXTFILE;在这个语法中： CREATE TABLE table_name：指定要创建…...

编程日记 2025/6/29 12:00:58

配置RSUniVLM环境（自用）

首先git clone这个仓库，但是好像不太行，就直接下载下来吧创个容器弄，容器里需要conda gpu 镜像的话在dockerhub找到了一个：docker pull vkashyap10/llava-next 下载在了 ssh root10.12.107.240 amos123 这个机器上。等会看…...

编程日记 2025/6/29 12:26:08

产品经理对于电商接口的梳理||电商接口文档梳理与接入

接口梳理7个注意点总结 ①注意要测试环境和生产环境。生产上线时候要提醒研发换到生产环境调用。 ②注意必输字段和选输字段，要传入字段的含义和校验。枚举值不清楚含义的要询问对方含义，比如说单据类型字段枚举值是B2C发货单，BBC发货单&am…...

编程日记 2025/7/5 9:41:53

深入探索Spark-Streaming：从Kafka数据源创建DStream

在大数据处理领域，Spark-Streaming是一个强大的实时流处理框架，而Kafka作为高性能的分布式消息队列，二者结合能实现高效的数据处理。今天就来聊聊Spark-Streaming中从Kafka数据源创建DStream的相关知识。早期，Spark-Streaming通过…...

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R 语言科研绘图第 41 期 --- 桑基图-基础

在发表科研论文的过程中，科研绘图是必不可少的，一张好看的图形会是文章很大的加分项。为了便于使用，本系列文章介绍的所有绘图都已收录到了 sciRplot 项目中，获取方式： R 语言科研绘图模板 --- sciRplothttps://mp.…...

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题目：（来源于AcWing） 给定一个 n 个点 m 条边的有向图，图中可能存在重边和自环， 边权可能为负数。请你求出 1 号点到 n 号点的最短距离，如果无法从 1 号点走到 n 号点，则输出 impossible。 …...

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今天给大家安利一个超级实用的绘图控件库——OxyPlot，配合WinForms使用，让你轻松绘制专业级图表！ 本文将手把手教你如何搭建一个简单的波形图显示窗口，完整步骤源码解析，建议收藏！ 项目搭建步骤&#xf…...

编程日记 2025/7/5 8:54:40

arm-linux emmc镜像备份和 rootfs镜像备份

介绍对于系统镜像存储介质，我们更推荐使用eMMC， eMMC具有更快的读写速度和更高的稳定系，而SD卡会有兼容性较差的问题，使用部分品牌部分系列的SD卡会导致系统无法启动或运行异常。另外，安卓系统镜像无法运行在SD卡上。注意事项使用野火LubanCat的镜像烧录到SD卡，只…...

编程日记 2025/7/5 9:27:17

opencv--图像变换

图像变换图像滤波用于处理像素(去噪)，从而改变图像质量。图像的几何变换是指改变图像的几何位置、几何形状、几何尺寸等几何特征。 <详细了解，看opencv书> 概念矩阵的运算链接齐次坐标链接齐次坐标就是用N1维来代表N维坐标&#xff…...

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C语言基础（day0424）

目录一. 键盘输入 1.1 grtchar（） 1.2 scanf（） 总结: 二. 全局变量/局部变量（函数的分类） 1.全局变量 2.局部变量三.C语言内存模型（堆栈内存and so on ） 3.1 栈区&#x…...

编程日记 2025/6/29 10:35:00

前端项目搭建集锦：vite、vue、react、antd、vant、ts、sass、eslint、prettier、浏览器扩展，开箱即用，附带项目搭建教程

前端项目搭建集锦：vite、vue、react、antd、vant、ts、sass、eslint、prettier、浏览器扩展，开箱即用，附带项目搭建教程前言：一、Vue项目下载快速通道二、React项目下载快速通道三、BrowserPlugins项目下载快速通道四、项目搭建教…...

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Next.js v15 eslint 规则配置

问题 An empty interface declaration allows any non-nullish value, including literals like 0 and "". If that’s what you want, disable this lint rule with an inline comment or configure the ‘allowInterfaces’ rule option.If you want a type meanin…...

编程日记 2025/6/29 11:21:51

【C语言经典算法实战】：从“移动距离”问题看矩阵坐标计算

🎁个人主页：User_芊芊君子 🎉欢迎大家点赞👍评论📝收藏⭐文章 🔍系列专栏：AI 【前言】在C语言算法学习与实践领域中，矩阵相关问题是极具代表性且高频出现的题型。“移动距离”问题将…...

编程日记 2025/6/29 12:17:55

算法题（133）：二维差分

审题： 本题需要我们多次对某个矩形区域的数据加k，最后输出加完的数据思路： 方法一：二维差分本题涉及的是对二维的区间加同一个数的操作，且只显示一次最终结果，所以我们可以使用差分的方法二维差分的性质…...

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java kafka

安装安装下载导入依赖 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8"?> <project xmlns"http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi"http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation"http://maven.apach…...

编程日记 2025/6/29 11:41:17

数据结构【树和二叉树】

树和二叉树前言1.树1.1树的概念和结构1.2树的相关术语1.3树的表示方法1.4 树形结构实际运用场景 2.二叉树2.1二叉树的概念和结构2.2二叉树具备以下特点：2.3二叉树分类 3.满二叉树4.完全二叉树5.二叉树性质6.附：树和二叉树图示前言欢迎莅临姜行运主页…...

编程日记 2025/6/29 10:40:05

.NET代码保护混淆和软件许可系统——Eziriz .NET Reactor 7

.NET代码保护混淆和软件许可系统——Eziriz .NET Reactor 7 1、简介2、功能特点3、知识产权保护功能4、强大的许可系统5、软件开发工具包6、部署方式7、下载 1、简介 .NET Reactor是用于为.NET Framework编写的软件的功能强大的代码保护和软件许可系统，并且支持生成…...

编程日记 2025/6/29 12:28:36

运维打铁：Centos 7使用yum安装 Redis 5

文章目录一、安装前信息说明二、安装 Redis三、创建 Redis 相关数据目录四、启动 Redis 服务五、修改 Redis 数据目录和端口1. 修改 Redis 配置文件 /etc/redis.conf2. 拷贝数据到数据目录并授权3. 重启 Redis 并连接访问六、常见问题及解决办法1. Redis 安装失败2. Redis 服…...

编程日记 2025/7/5 8:28:57

【蓝桥杯】可分解的正整数

可分解的正整数定义一种特殊的整数序列，这种序列由连续递增的整数组成，并满足以下条件： 序列长度至少为 3。序列中的数字是连续递增的整数（即相邻元素之差为 1），可以包括正整数、负整数或 0。例如&…...

编程日记 2025/7/5 8:37:29

长城杯铁人三项初赛-REVERSE复现

前言记录记录 1.LoginToMe int __fastcall main(int argc, const char **argv, const char **envp) {unsigned int v3; // eaxchar s[96]; // [rsp10h] [rbp-70h] BYREFint v6; // [rsp70h] [rbp-10h]int v7; // [rsp78h] [rbp-8h]int i; // [rsp7Ch] [rbp-4h]memset(s, 0, s…...

编程日记 2025/7/5 2:45:04

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