2018.03.02 leaning journal

1. Python 脚本

参考NumPy学习：
http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html

import numpy as np
#导入模块numpy并以np作为别名；导入NumPy函数库

matplotlib（一）——pyplot使用简介

import matplotlib.pyplot as plt
#导入plt

matplotlib.pyplot是一个有命令风格的函数集合，它看起来和MATLAB很相似。每一个pyplot函数都使一副图像做出些许改变，例如创建一幅图，在图中创建一个绘图区域，在绘图区域中添加一条线等等。在matplotlib.pyplot中，各种状态通过函数调用保存起来，以便于可以随时跟踪像当前图像和绘图区域这样的东西。

python中获取当前工作目录

    import os  curDir = os.getcwd()

备注：os.getcwd()返回的是执行命令时所在的目录，而不是脚本本身所在的目录

os.path#模块os.path.abspath(path)  #返回绝对路径  os.path.split(path     #将path分割成目录和文件名二元组返回  os.path.dirname(path)  #返回path的目录。其实就是os.path.split(path)的第一个元素  os.path.basename(path) #返回path最后的文件名  os.path.exists(path)   #如果path存在，返回True；如果path不存在，返回False  os.path.isabs(path)    #如果path是绝对路径，返回True  os.path.isfile(path)   #如果path是一个存在的文件，返回True。否则返回False  os.path.isdir(path)    #如果path是一个存在的目录，则返回True。否则返回False  os.path.getatime(path) #返回path所指向的文件或者目录的最后存取时间  os.path.getmtime(path) #返回path所指向的文件或者目录的最后修改时间   s.path.join(path1[, path2[, ...]])  #将多个路径组合后返回，第一个绝对路径之前的参数将被忽略。  >>> os.path.join('c:\\', 'csv', 'test.csv')  'c:\\csv\\test.csv'  >>> os.path.join('windows\temp', 'c:\\', 'csv', 'test.csv')  'c:\\csv\\test.csv'  >>> os.path.join('/home/aa','/home/aa/bb','/home/aa/bb/c')  '/home/aa/bb/c'

预处理数据方法：函数正则化Normalization
http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/53433799

from sklearn.preprocessing import normalize

动态改变Python搜索目录

caffe_root = '/home/relaybot/mumu/SegNet/caffe-segnet/'
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')

如果python中导入的package或module不在环境变量PATH中，那么可以使用sys.path将要导入的package或module加入到PATH环境变量中。
eg: 【http://blog.csdn.net/wangjianno2/article/details/48783127】

    import sys  sys.path.append(’引用模块的地址')  #或者  import sys  sys.path.insert(0, '引用模块的地址')

python argparse用法总结
【https://www.jianshu.com/p/fef2d215b91d】
argparse包帮助在命令行中传递参数

caffe-python 命令解析
学习：
【caffe】Caffe的Python接口-官方教程-00-classification-详细说明（含代码）

博客园-caffe学习-随笔

Caffe 深度学习框架上手教程

#设置Caffe使用GPU模式：
import caffe
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()

函数小结：
加载model的函数，
net=caffe.Net(model_def,model_weights,caffe.TEST)，model_def是deploy.prototxt的路径，model_weights是*.caffemodel的路径，caffe.TEST是说明网络是用来test的，不会执行dropout

Python基础教程
Python高级编程
【菜鸟教程】

#源代码
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
for i in range(0,4):print 'caffe训练：第',i,'次'

//输出结果
caffe训练：第 0 次
caffe训练：第 1 次
caffe训练：第 2 次
caffe训练：第 3 次

caffe-前向计算

net_->Forward();
/网络前向传播：计算出该测试图像属于哪个每个类别的概率也就是最终的输出层/

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