writer.add_scalar('train/step_time', batch_time, global_step) 1. (3)图像可视化 使用writer.add_image()和torchvision.utils.make_grid()函数实现: torchvision.utils.make_grid()
第三步,学习使用add_scalar 总结起来就是三个参数: tag:名字scalar_value:y轴数据global_step:x轴数据 from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('logs') x = range(100) for i in x: writer.add_scalar('y=x+10', i, i+10) writer.close() from...
1. 加法赋值运算符（`+=`）的重载 classNumber:def__init__(self, value): self.value = valuedef__iadd__(self, other):if isinstance(other, Number): self.value += other.valueelse:raise ValueError("Invalid operand type.")return selfnum1 = Number(5)num2 = Number(3)num1 += num2...
import pandas as pd scalar_value = 5 index_labels = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']series_from_scalar = pd.Series(scalar_value, index=index_labels)print(series_from_scalar)以上是创建Series的几种常见方式。通过这些方法，我们可以根据不同的数据来源和需求来创建Series对象。一旦创建了Series对象...
writer.add_scalar('accuracy', acc/out.size()[0],cnt) 1. 2. 2.cnn网络结构可视化 writer.add_graph(model, (img,)) # 记录神经网络结构 1. 3.权重、卷积核可视化 权重可视化 for name, param in model.named_parameters(): if 'conv' in name and 'weight' in name: ...
我们可以实现__call__，按给定因子缩放向量：复制class Vector2D: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __repr__(self): return f"Vector2D(x={self.x}, y={self.y})" def __call__(self, scalar): return Vector2D(self.x * scalar, self.y * scalar)1.2.3.4...
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter import numpy as np writer = SummaryWriter() for n_iter in range(100): writer.add_scalar('Loss/train', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Loss/test', np.random.random(), n_iter) writer.add_scalar('Accuracy/train', np.rand...
常用Python的模块(math)、魔术方法(__repr__ 与 __abs__与__bool__与__add__与__mul__)构建二维向量 1.模块math中的常用方法: math.e 自然常数e >>> math.e 2.718281828459045 math.pi 圆周率pi >>> math.pi 3.141592653589793 math.degrees(x) 弧度转度 >>> math.degrees(math.pi) 180.0 ...
noisy = clean + scalar * noisereturnnoisy 第三种:制造鸡尾酒效应的带噪语音 其实并没有那么玄乎,就是将纯净语音和多段带噪语音进行相加,然后控制一下信噪比。 音量增强 语音音量的单位为dB,音量增益可以基于平均音量或者最大瞬时音量,下面公式是基于平均音量推得dB增益: ...
在这个例子中,我们定义了一个简单的Vector类 ,重载了__add__方法来实现向量的加法运算。当使用+运算符时,Python内部调用了__add__方法,实现了向量对象的相加,并返回了一个新的向量对象作为结果。 通过这种方式,运算符重载不仅提高了代码的可读性和表达力,还为自定义类型提供了与内置类型相似的操作体验。