关于pytorch处理类别不平衡的问题
当训练样本不均匀时，我们可以采用过采样、欠采样、数据增强等手段来避免过拟合。今天
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一.指定一个gpu训练的两种方法：1.代码中指定importtorchtorch.cuda.set_device(id)2.终端中指定CUDA_VI
一、Session的概念cookie是在浏览器端保存键值对数据，而session是在服务器端保存键值对数据s
注：本文针对单个服务器上多块GPU的使用，不是多服务器多GPU的使用。在一些实验中，由于
numpy中的ndarray转化成pytorch中的tensor:torch.from_numpy()pytorch中的tensor转化成numpy中的ndarray:numpy()
PyTorch中还单独提供了一个sampler模块，用来对数据进行采样。常用的有随机采样器：RandomSamp
1.简介torch.autograd.Variable是Autograd的核心类，它封装了Tensor，并整合了反向传播的相关实现Var
将json多行数据传入到mysql中使用python实现表需要提前创建，字符集utf8如果不行换成utf8mb4impo
这篇文章主要介绍了如何基于Python创建目录文件夹,文中通过示例代码介绍的非常详细，对
contiguoustensor变量调用contiguous()函数会使tensor变量在内存中的存储变得连续。contiguous()：view