fake_images = G(z) fake_images = fake_images.view(fake_images.size(0),1,28,28)# 可视化生成的图像grid = torchvision.utils.make_grid(fake_images, nrow=8, normalize=True) plt.imshow(grid.permute(1,2,0).detach().numpy()) plt.title('Generated Images') plt.show() 总结 通过本教程,你...
使用writer.add_image()和torchvision.utils.make_grid()函数实现: torchvision.utils.make_grid()用来将Tensor或者是图像列表转换为一个可以直接被writer.add_image()使用的图像; writer.add_image()将torchvision.uti...
build_Grid()函数的参数是一个参数——occupied 字典。这个字典将从调用这个函数的地方传递给这个函数。主要是这个函数将在主函数内部调用,这将启动创建游戏网格的过程。 传递给build_Grid的occupied 字典将包含一个键和一个值(因为它是一个字典)。键将表示每个块或形状所在的位置。值将包含每个形状的颜色代码,由键...
data <- left_join(stations, data, by = c("点位名称" = "监测点位")) grid <- st_make_grid(wh, n = c(100, 100)) %>% st_transform(st_crs(data)) %>% st_sf() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 3 泛克里金 在普通克里金的假设下,属性值在各个空间位置的数学期望都是同...
如果你不想为每一个步骤提供用户指定的名称，这种情况下，就可以用make_pipeline函数创建管道，它可以为...
1.2.8 要素#8：函数的创建与调用 25 1.3 实例 27 1.3.1 bigdigits.py 28 1.3.2 generate_grid.py 30 1.4 总结 33 1.5 练习 35 第 2章 数据类型 38 2.1 标识符与关键字 38 2.2 Integral类型 41 2.2.1 整数 41 2.2.2 布尔型 44 2.3 浮点类型 44 2.3.1 浮点数 45 2.3.2 ...
我们可以使用 Scikit-learn 库中的 make_classification 函数来生成这样的数据集。以下是一个简单的示例...
从上表可以看出，聚类中心点是存在微小差异的，这也说明KMeans接口时利用损失函数进行迭代的。相关代码如下 # K-Means聚类from sklearn.cluster import KMeanssns.set_style('darkgrid')# 中文显示问题解决plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"]plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False# 模型拟合...
(v, np.float32)]) # Default parameters, uniform grid ax = plt.subplot(2, 2, 1) ax.barbs(X, Y, U, V) # Arbitrary set of vectors, make them longer and change the pivot point #(point around which theyre rotated) to be the middle ax = plt.subplot(2, 2, 2) ax.barbs(data[...