import osfilepath="image" # 文件目录名zimulus = os.listdir(filepath)for musicname in zimulus:#改目录下的文件名oldmusicpath = filepath +'\\' + musicnamenewmusicname = musicname.replace(' ','')newmusicpath = filepat

本篇文章将介绍神经网络训练过程中的三个必备技能：使用预训练权重、冻结训练和断点恢复，巧妙运用这三个技巧可以很有效地提高网络的训练效率和效果。01引言迁移学习在计算机视觉领域中是一种很流行的方法，因为它可以建立精确的模型，耗时更短。利用迁移学习，不是从零开始学习，而是从之前解决各种问题时学到的模式开始。这样，我们就可以利用以前的学习成果，避免从零开始。02使用预训练权重在计算机视觉领域中，迁移学习通

pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载model如下所示：import

安装任意东西都会出现No space left on device，原因是服务器中的空间用完了。df -lh查看系统的磁盘使用情况，在我的 /dev/sda2 下占用率已经达到100%，在根目录下。cd /sudo du -sh * # 查看到根目录下各个文件夹得大小我的原因是home下占用了太多的空间，cd /homesudo du -sh *将各自用户中多余的东西删除OK，空间出现剩余。...

1、安装Java jdk2、安装Android studio3、安装android-sdk将上述三个文件安装在任意目录下（/home/malinjie/Android1）1.安装Java jdk直接百度“Javajdk”，然后进入Oracle的官网这里要注意，勾选上面的“Accept License Agreement”，不勾选的话会无法下载jdk。勾选之后选择相应的版本，因为笔者的系统是64位的

1.利用txt索引图像路径进行逐一测试import osfrom PIL import ImageVOCdevkit_path = 'VOCdevkit'image_ids=open(os.path.join(VOCdevkit_path,"VOC2007/ImageSSegmentation/val.txt"),'r').read().splitlines()for image_id in im

Pytorch中的Tensor常用的类型转换函数tensor数据类型转换在tensor的后面添加: .int()、.float()、.double()等.同时也可以使用 .to(type) 进行实现。同时也可以使用 type()函数 ,data为Tensor数据类型，data.type()为给出data的类型，如果使用data.type(torch.FloatTensor)则强制转换为torch.

把以下数据制作成csv数据文件,并命名为LR_data_exam.csv。 对该文件内的数据进行线性回归 画出数据的散点图 建立线性回归模型并拟合 打印拟合结果(参数) 画出数据和拟合直线的图。import numpy as npimport csvimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model

两种情况比较多1.查看/tmp　所占的内存，不想重启，可以手动清理2./var/log/syslog.1 所占的内存,清空可以使用下面指令删除30天钱的文件sudo find /var/log/ -type f -mtime +30 -exec rm -f {} \;３.清理linux系统垃圾还有以下命令sudo apt-get autoclean 清理旧版本的软件缓存sudo apt-get c