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stable diffusion webui安装和运行中出现的bug及解决方式

webui的运行实在名为venv的虚拟环境中进行的,所以通过launch.py运行的时候,一定要先通过激活虚拟环境venv。

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#bug#linux
tensorboard 主要用法

renderNumberedHeading: truegrammar_cjkRuby: truegrammar_mathjax: truetensorboard主要是用于记录训练过程中的各种参数,基本上可以把展现出所有的训练细节。对于改进模型的有着极大的益处。from datetime import datetimefrom tensorboardX import SummaryWriter# T

#python#人工智能#pytorch
python中图像的读取、存储与显示

主要讲一下关于图片的读取、显示以及保存,包括用transform预处理过的图片。(后来发现预处理过的图片没多大变化,不需要单独列出)1、PIL中的Image类可以利用PIL中的Image类来读取图片,Image是一个类,它的常用方法有open(),save(),show(),spilt()和merge()等。更多方法from PIL import Imageimport numpy as npfi

#python#人工智能
python中的修饰符以及@tf.custom_gradient用法

1. 修饰符首先说一下修饰符“@”,其功能是在不改变原有函数内部代码的基础上,拓展原函数的功能。由于python里一切皆是对象,所以一个函数的形式参数可以是另一个函数,同时也可以返回一个函数。如这篇文章中的例子,我们定义了一个函数get_text,再将其作为p_decorate的参数输入,最后返回函数func_wrapper。def get_text(name):return "...

#python
pytorch计算图

计算图(Computational Graph),叶子节点和运算节点仅仅只是个人对于pytorch中计算图的理解一个计算图由两部分构成:数据节点和运算节点,数据节点包含叶子节点和非叶子节点,运算节点也称运算操作。数据可以在计算图上正向传播也可以反向更新。叶子节点: 凡是具有requires_grad = False属性的Tensor都是叶子节点,但是并不是所有叶子节点的requires_grad都

#pytorch#神经网络#深度学习
TensorFlow中Optimizer.minimize()与Optimizer.compute_gradients()和Optimizer.apply_gradients()的用法

1、Optimizer.minimize()实际上根据官方文档的说明,minimize()就是compute_gradients()和apply_gradients()这两个方法的简单组合,minimize()的源码如下:def minimize(self, loss, global_step=None, var_list=None,gate_grad...

sklearn.metrics 用法详解

挖个坑参考链接:[1] https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html[2] https://blog.csdn.net/qq_27575895/article/details/83781069用法概览数学原理实例

#深度学习#python
到底了