random_split方法的示例 接下来,让我们通过一个示例来演示random_split方法的使用。 首先,我们导入必要的库: importtorchfromtorch.utils.dataimportDataset,random_split 1. 2. 然后,我们定义一个自定义的数据集类,继承自torch.utils.data.Dataset类: classMyDataset(Dataset):def__init__(self):self.data=list(ra...
from torch.utils.data import random_split %matplotlib inline 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 现在让我们来看看我们一直在讨论的数据集: dataset = CIFAR10(root='data/', download=True, transform=ToTensor()) test_dataset = CIFAR10(root='data/', train=False, transform=ToTens...
train_dataset, test_dataset=torch.utils.data.random_split(total_data, [train_size, test_size]) train_dataset, test_dataset 设置dataset batch_size = 32train_dl=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=1) test_dl=torch.utils.data.DataLoader(...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_iter,batch_size=batchsize, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test,batch_size=batchsize, shuffle=True) 然后,我们训练模型一定数量的时间并打印结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 train_loss = [] epochs =100 ...
复制 pip install nltk pandas numpy torch flask gunicorn 然后,我们创建 API 将使用的需求列表。 请注意,当我们将其上传到 Heroku 时,Heroku 将自动下载并安装此列表中的所有包。 我们可以通过键入以下命令来做到这一点: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 pip freeze > requirements.txt 我们需要进行...
importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#Setting seed for reproducibilitynp.random.seed(20)#Create random datax = np.linspace(-1,1,100) signal =2+ x +2* x * x noise = np.random.normal(0,0.1,100) y = signal + noise x_train = x[0:80] ...
import random import string def selectcar_nums():#打印随机车牌号str = random.choice(string.ascii_uppercase) int = string.digits + string.ascii_uppercase cpint = random.sample(int, 5) cp = '京' + str + "".join(cpint) car_nums.append(cp) print(i + 1, cp) count = 0while count...
在上文中,我们讲解了pyminifier中简化和压缩代码的功能。本篇作为第二篇,也是最终篇,讲解一下最重要的功能:代码混淆,学习一下这个项目的混淆策略。大家如果觉得不错的话,一定要分享到朋友圈哈,写了快5000字,基本上每一个细节都给大家拆分出来了,贴了一部分关键代码,会长一些,一定要有耐心哟。
from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import random_split from torch.nn import Linear from torch.nn import ReLU from torch.nn import Softmax from torch.nn import Module from torch.optim import SGD from torch.nn import CrossEntropyLoss...
import torch import numpy as np Data Loading and preparation forTraining # Load the data (replace 'train.txt' and 'test.txt' with your actual file names) train_data = pd.read_csv('ECG5000_TRAIN.txt', delim_whitespace=True, header=None) ...