4], [1, 2, 3, 4, 0.97, 5], [1, 2, 3, 4, 0.82, 6],] a = np.array(a) ###11111 s = a[np.apply_along_axis(lambda x:x[4]>0.8,axis=1,arr=a)] print(s) print() ###2222 mask = a[:,4] > 0.8 print
for dx, dy in ((1, 0), (-1, 0), (0, 1), (0, -1)): shifted_images = np.apply_along_axis(shift_digit, axis=1, arr=X_train, dx=dx, dy=dy) X_train_expanded.append(shifted_images) y_train_expanded.append(y_train) X_train_expanded = np.concatenate(X_train_expanded) y_...
a = np.array(a)###11111s = a[np.apply_along_axis(lambda x:x[4]>0.8,axis=1,arr=a)] print(s) print()###2222mask = a[:,4] >0.8print(mask) print(a[mask]) print()###333print(a[a[:,4]>0.8,:])###[[1.2.3.4.0.852.] [1. 2. 3. 4. 0.95 3.] [1. 2. 3. 4. ...
下载显卡驱动,选择 LTS 版本。 注意CUDA、pytorch、cuDNN、python、显卡驱动、系统的版本匹配,不要用最新版本,要用 LTS 版本,以防其中一方无匹配版本(在 pytorch 官网指令下载的 cuda 和 pytorch 版本匹配,若与显卡驱动版本不匹配可查看历史版本)。 在虚拟环境中下载对应版本的 pytorch 和一些所需要的库:numpy、pan...
plot_spectrogram(spec[0], title="Masked along frequency axis") 总结 在这篇博文中,我们介绍了2个主流深度学习框架的音频增强的方法,所以如果你是TF的爱好者,可以使用我们介绍的两种方法进行测试,如果你是pytorch的爱好者,直接使用官方的torchaudio包就可以了。
apply(init_weights) cuda、ipu、xpu、cpu 将整个模型搬运到对应的设备上 type、float、double、half、bfloat16 将整个模型转换到对应数据类型 register_***_hook 注册hook函数到上文提到的hook数据中。hook函数在一些对神经网络数据处理中有大作用,例如统计权重或权重梯度的变化;对网络进行剪枝等。可以通过...
代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.random.manual_seed(4)spec=get_spectrogram()plot_spectrogram(spec[0],title="Original")masking=T.FrequencyMasking(freq_mask_param=80)spec=masking(spec)plot_spectrogram(spec[0],title="Masked along frequency axis")...
plot_spectrogram(spec[0], title="Masked along frequency axis") 总结 在这篇博文中,我们介绍了2个主流深度学习框架的音频增强的方法,所以如果你是TF的爱好者,可以使用我们介绍的两种方法进行测试,如果你是pytorch的爱好者,直接使用官方的torchaudio包就可以了。
of i-th row for oj in range(H/m): # broacast along V column axis if random.uni...
torch.random.manual_seed(4) spec = get_spectrogram() plot_spectrogram(spec[0], title="Original") masking = T.TimeMasking(time_mask_param=80) spec = masking(spec) plot_spectrogram(spec[0], title="Masked along time axis") FrequencyMasking: torch.random.manual_seed(4) spec = get_spectrogr...