python函数手册（1）

2024-06-05 13:42:13

copy

copy.copy(x)
Return a shallow copy of x.copy.deepcopy(x)
Return a deep copy of x.

深复制和浅复制的区别：

A shallow copy constructs a new compound object and then (to the extent possible) inserts references into it to the objects found in the original.
A deep copy constructs a new compound object and then, recursively, inserts copies into it of the objects found in the original.

PyTorch

模型保存和恢复

model.state_dict()
返回一个字典，保存着module的所有状态（state）。parameters和persistent buffers都会包含在字典中，字典的key就是parameter和buffer的 names。

保存

torch.save(the_model.state_dict(), PATH)

恢复

the_model = TheModelClass(*args, **kwargs)
the_model.load_state_dict(torch.load(PATH))

input.size(0)

input是包含batchsize维度为4的tensor，即(batchsize，channels，x，y)，x.size(0)指batchsize的值。
NOTE: x = x.view(x.size(0), -1)简化x = x.view(batchsize, -1)。

学习率衰减

class torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size, gamma=0.1, last_epoch=-1)

将每个参数组的学习速率设置为每个step_size时间段由gamma衰减的初始lr。当last_epoch = -1时，将初始lr设置为lr。

optimizer (Optimizer) – 包装的优化器。
step_size (int) – 学习率衰减期。
gamma (float) – 学习率衰减的乘积因子。默认值:-0.1。
last_epoch (int) – 最后一个时代的指数。默认值:1。

model.eval()

让model变成测试模式，这主要是对dropout和batch normalization的操作在训练和测试的时候是不一样的。框架会自动把BN和DropOut固定住，不会取平均，而是用训练好的值。

train(mode=True)

将模块设置为训练模式。

仅仅当模型中有Dropout和BatchNorm是才会有影响。

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