matplotlib就是一个好用且常用的绘图库，如果没有安装的可以用pip安装一下： $ pip install matplotlib 安装好后就可以使用了。...plt绘图，plot就是绘图函数，参数包含了横坐标、纵坐标、绘制内容（bo表示蓝点，r表示红线，这个可以在Matplotlib 用户指南查看）、标签名（这个标签名就可以被图例使用了）。...代码中既保存了图像，也做了显示。因为如果在服务器训练时想要绘图的话，很可能没法直接看，那就要保存然后再查看了。 这里尤其要注意的是，想要成功保存的话，一定要把保存语句写在show语句之前！！！...否则你保存下来的将是一个新的空白图。 绘制的结果如下图所示： 绘图结果 从图中就可以很直观地感受到在训练70轮左右的时候就到达准确率的最高点了，在78%左右。...如果想要保存两张图的话，同样记得要在figure和show之前保存。 ----
标签：Python，Matplotlib Python的Matplotlib库是使用最广泛的数据可视化库之一。...在本文中，将详细演示如何使用Matplotlib库绘制多个图。 绘制单个图 在展示如何绘制多个图之前，先通过一个演示如何使用Matplotlib绘制单个图的示例，确保掌握了基本原理。...绘制多个图形 一旦知道怎么做，就可以绘制多个图了。同样，Matplotlib允许以网格的形式绘制多个图。...为此，必须从AxeSubPlot对象列表中选择一项，并使用该对象调用plot()函数。 例如，要在网格的第一行和第一列绘制图，需要访问索引[0,0]处的AxeSubPlot。...注意，子绘图的索引编号从0开始。 下面的脚本使用subplot()函数在两行三列中绘制六个折线图。
本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01) y = np.sin
文章目录 使用统计函数绘制简单图形 1.函数bar()--用于绘制柱状图 2.函数barh()--用于绘制条形图 3.函数hist()--用于绘制条形图 4.函数pie()--用于绘制饼图 5.函数polar...-用于绘制极线图 6.函数scatter()--用于绘制气泡图 7.函数stem()--用于绘制棉棒图 8.函数boxplot()--用于绘制箱线图 9.函数errorbar()--用于绘制误差棒图 使用统计函数绘制简单图形...['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 # 生成数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] y = [3, 1...['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 # 生成数据 x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] y = [3, 1...labels=kinds, autopct='%3.1f%%', startangle=60, colors=colors) # 设置标题 plt.title('pie chart') # 显示图形
概述 最近在学习Libtorch——即Pytorch的C++版本，需要使用 Pytorch 导出的 tensor 以便对模型进行 debug。...下面是 Pytorch 中的导出 tensor 示例： import io import torch def save_tensor(device): my_tensor = torch.rand...题外话 最近在学习Libtorch——即Pytorch的C++版本，发现使用起来异常的丝滑，写C++有了Python的体验，妙不可言。 后面会更新一些关于libtorch使用的文章，敬请关注。...参考 https://discuss.pytorch.org/t/how-to-load-python-tensor-in-c/88813
绘制动画 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation 如果要让 matplotlib 实现动画功能的话...如何理解 animation 呢？ 我认为，animation 的核心是 frames 和 func。...frames 也可以取值为 None,那么它的结果相当于传递 itertools.count,结构就是从 0 开始，每次步进 1，无限的执行下去。...保存动画 因为经常写博客，所以也经常需要将结果保存下来，一般我会保存为 .gif 格式图片，本篇博文的 gif 图像就是通过 matplotlib 保存的。 ?...动画可以保存为 gif 图像，自然也能保存为 mp4 视频格式。
这一系列文章原载于公众号工程师milter，如果文章对大家有帮助，恳请大家动手关注下哈~ ---- 今天我们的目标是学习常用的图形绘制，经过前面的铺垫，现在再来学习这些图形的绘制，就非常的简单了。...同时，针对每一个设置，Axes都有单独的set方法，以方便我们的使用。...label属性的作用是，当一个Axes中有多个图时，用来标记在图例中，比较厉害的是，这里允许使用latex语法，再次体现了matplotlib的强大。...matplotlib确定legend的位置实际上有两套逻辑，而且两套逻辑同时用到 loc 和 bbox_to_anchor。这是造成混乱的根本原因。...loc是legend在这个方框中的位置，可以使用的位置如下所示： 第二套逻辑 这套逻辑是先用bbox_to_anchor确定一个点，然后loc表示的是这个点相对legend的位置。
在本文中，我会简要解释 PyTorch 的核心概念，为你转入这个框架提供一些必要的动力。其中包含了一些基础概念，以及先进的功能如学习速率调整、自定义层等等。 ? PyTorch 的易用性如何？...将张量从 NumPy 转换至 PyTorch 非常容易，反之亦然。...但是你应该可以从最后一段代码中看到重点：我们仍然需要在计算新梯度之前将它手动归零。这是 PyTorch 的核心理念之一。...静态图 vs 动态图 PyTorch 和 TensorFlow 的另一个主要区别在于其不同的计算图表现形式。TensorFlow 使用静态图，这意味着我们是先定义，然后不断使用它。...在正向方法中，我们需要提出如何使用已经定义的层的步骤。而在反向传播上，和往常一样，计算是自动进行的。 自定义层 如果我们想要定义一些非标准反向传播模型要怎么办？这里有一个例子——XNOR 网络： ?
PyTorch 为每个张量或 nn.Module 对象注册 hook。hook 由对象的向前或向后传播触发。...导致我们的代码看起来很不专业，用户每次使用你的代码都会得到一些奇怪的信息。 以后再也不会了！让我们使用 hook 来调试模型，而不用以任何方式修改它们的实现。例如，假如你想知道每个层输出的形状。...我们可以创建一个简单的 wrapper，使用 hook 打印输出形状。..._features 我们可以像使用其他 PyTorch 模块一样使用特征提取器。...PyTorch 已经提供了梯度裁剪的工具方法，但是我们也可以很容易地使用 hook 来实现它。其他任何用于梯度裁剪/归一化/修改的方法都可以用同样的方式实现。
(上) [源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下) [源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1...)---- 调用引擎 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (2)---- 引擎静态结构 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 [源码解析] PyTorch...用户可以使用 torch.cuda.device 来修改所选设备。一旦分配了张量，您可以对其执行操作，而不考虑所选设备，PyTorch 会把运行结果与原始张量放在同一设备上。...我们从下面函数可以看到，如何从 DeviceType 映射到 DispatchKey 类型。.../advanced/dispatcher.html GPU多卡并行训练总结（以pytorch为例） 当代研究生应当掌握的并行训练方法（单机多卡） 分布式训练从入门到放弃 再谈PyTorch的初始化（上）
Matplotlib官网 如果想了解更多可查看官网。...import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #写了这个就可以不用写plt.show() plt.rcParams...多个图形描绘 subplots %pylab inline pylab.rcParams['figure.figsize'] = (10, 6) # 调整图片大小 # np.random.seed(19680801...使用Pandas 绘图 import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.rand(50, 2), columns=['a', 'b']) # 散点图 df.plot.scatter
文档将保存在相同的文件夹中，就像 Python 脚本或笔记本一样。 算法 第 1 步：导入所需的库：networkx 和 matplotlib.pyplot。...第 2 步：使用 NetworkX 生成图形。 第 3 步：使用 Matplotlib 绘制图形。 第 4 步：将图形的绘图保存在文件中。 步骤5：显示图形的绘图。...方法 方法 1：使用节点标签和边缘权重可视化图形 方法 2：使用子图可视化大型图形 方法 1：使用节点标签和边缘权重可视化图形 例 import networkx as nx import matplotlib.pyplot...在这里，我们可以自定义节点颜色、大小和标签，以将其与原始图形区分开来。 为了增强整体呈现效果，我们使用 Matplotlib 的 suptitle（） 函数为整个图形添加一个通用标题。...我们已经成功地创建了一个图形，设置了子图，并使用NetworkX和Matplotlib可视化了图形。
本示例使用的OpenCV版本是：4.1.1 运行Python的编辑器：Jupyter notebook 示例目的 通过无损和有损的方式进行图片保存。...实现代码 1，加载图片 import cv2 # 加载OpenCV img = cv2.imread(“dashen.jpeg”) # 读取/加载 图片 2，把图片保存为PNG格式 使用无损的方式保存成...JPEG格式 使用压缩的方法保存为JPEG cv2.imwrite(‘dashen_compressed.jpg’, img, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 0]) 运行完以上代码...从文件大小的角度，与原图相比小了很多。 打开该文件与原图相比，也可以看出图片损失了很多数据。...我们在cv.imwrite()的第三个参数中设置了JPEG的编码方式保存图片，并设置了0值，此值在JPEG格式中取值范围是0-100，数值越高，保存的质量就越高。
I have checked the versions of matplotlib and pandas and they are the same....There are slight differences in matplotlib.rcParams; I've tried changing the parameters that look relevant...matplotlib.rcParams['font.size'] = font_size ax1 = percentages.plot.bar(color=['#484D7A', '#F6A124...bbox_inches='tight') plt.close() 来源：https://stackoverflow.com/questions/67515453/how-to-save-matplotlib-figures-the-same-size-on-different-operating-systems
Tensor的量化 PyTorch 为了实现量化，首先就得需要具备能够表示量化数据的 Tensor，这就是从 PyTorch 1.1 之后引入的 Quantized Tensor。...但是，type从key 换为 value，那这个新的 type 如何实例化呢？更重要的是，实例化新的 type 一定是要用之前的权重参数的呀。...PyTorch 会使用五部曲来完成模型的静态量化： 1. fuse_model 合并一些可以合并的 layer。...QuantStub 使用的是 HistogramObserver，根据输入从 [-3,3] 的分布，HistogramObserver 计算得到min_val、max_val 分别是 -3、2.9971...总结 那么如何更方便的在你的代码中使用 PyTorch 的量化功能呢？
如何使用特定显卡跑pyTorch。...方法一：改变系统变量使得仅目标显卡可见：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #这里是要使用的GPU编号，正常的话是从0开始然后再运行pyTorch即可。...方法二：使用torch.cuda接口：#在生成网络对象之前：torch.cuda.set_device(0)方法三：使用多pytorch的并行GPU接口：net = torch.nn.DataParallel
但当归结到CNN如何看待和识别他们所做的图像时，事情就变得更加棘手了。 CNN如何判断一张图片是猫还是狗? 在图像分类问题上，是什么让CNN比其他模型更强大? 他们在图像中看到了什么?...但是在本篇文章中您将了解如何访问复杂体系结构的内部卷积层后，您将更加适应使用类似的或更复杂的体系结构。 我使用的图片来自pexels。这是我为了训练我的人脸识别分类器而收集的一幅图像。 ?...如何使用 在Extractor类中，模型参数接受模型，而DS_layer_name参数是可选的。...在此之后，我们将使用for循环将最后一层的输出传递给下一层，直到到达最后一个卷积层。 在第1行，我们将图像作为第一个卷积层的输入。 然后我们使用for循环从第二层循环到最后一层卷积。...从第5行开始，我们遍历每个层中的过滤器。如果它是第64个特征图，我们就跳出了循环。 在此之后，我们绘制feature map，并在必要时保存它们。
在深入探讨 PyTorch 中的 Storage 类以及其在参数 offload 场景中的应用之前，让我们首先了解一下 PyTorch 和它的基础组件。...PyTorch 是一个广泛使用的开源机器学习库，它不仅提供了强大的计算图功能和自动梯度计算，还允许开发者直接操作底层数据结构，这其中就包括 Storage。 1....我们可以逐个解释这些值如何来的。...PyTorch 的 Storage 类来有效管理内存资源，并通过使用 CPU 和 CUDA 缓冲区动态切换数据来优化应用性能。...尽管可以通过 PyTorch 的 to('cpu') 或 to('cuda') 方法简单地在设备间迁移数据，使用 Storage 提供了更细粒度的控制。
具体绘制是使用python提供的一个叫做turtle的海龟库，结合python编程语言去实现的。...绘制基本几何平面图形 平面几何图形就是由线组合而成，通过计算角度，我们可以对应的图形。 ? ?...填充颜色 填充颜色使用需要使用beginfill()和endfill()，表示从哪里开始到哪里结束，没有设置颜色时默认使用画笔的颜色。 ?...总结 通过学习了以上的一些方法，我们就已经具备了利用程序去绘制图形的能力，因为图形都是由点，线，面组成的，我们只要可以将要绘制的图形拆分开成点线面，那么我们就可以绘制出来。具体案例可以看后面的文章。
PyTorch 提供了 CPU 张量和 GPU 张量，并且极大地加速了计算的速度。 ? 从张量的构建与运行就能体会到 PyTorch 相比 TensorFLow 需要声明张量、初始化张量要简洁地多。...除了直接定义维度，一般我们还可以从 Python 列表或 NumPy 数组中创建张量。而且根据 Python 列表和元组等数据结构的习惯，我们可以使用相似的索引方式进行取值或赋值等。...为了定义两个形状是否是可兼容的，PyTorch 会从最后开始往前逐个比较它们的维度大小。在这个过程中，如果两者的对应维度相同，或者其一（或者全是）等于 1，则继续进行比较，直到最前面的维度。...然而，我并不推荐使用使用 PyTorch 部署模型，因为 PyTorch 仍然不是那么成熟。...案例研究 前面我们已经了解了PyTorch的基本组成元素与特性，下面我们会通过线性回归与手写字体识别两个具体的案例探讨如何使用 PyTorch 构建高效地模型。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
