使用 Docker 在 PyTorch 环境中训练模型
在机器学习和深度学习任务中，使用 Docker 可以方便地构建和管理环境，特别是在涉及到复杂的依赖关系和 GPU 加速的情况下。本文将介绍如何使用 Docker 构建一个 PyTorch 环境，并在其中运行训练脚本。 准备工作首先，我们需要编写一个 Dockerfile，该文件描述了我们的 Docker 镜像应该包含的内容和操作步骤。以下是一个示例 Dockerfile： 12345678910111213141516# 使用官方 PyTorch 镜像作为基础镜像FROM pytorch/pytorch:1.8.0-cuda11.1-cudnn8-devel# 设置工作目录WORKDIR /app# 复制应用程序代码到镜像中COPY train.py /app/train.py# 安装应用程序依赖#RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 如果有额外的依赖，可以在 requirements.txt 中指定RUN pip install -i...
ROS自定义Msg消息
自定义消息流程在Ros中，如果没有现成的消息类型来描述要去传递的消息时，我们会自定义消息。 通常我们会新建一个Package来去自定义消息，这个Package一般不去写任何的业务逻辑，只是用来声明自定义的消息类型，可以只定义一种消息类型，也可以定义多种消息类型，根据业务需求来定。 所以，首先我们单独的创建一个package，我们取名为demo_msgs，一定要要添加roscpp，rospy，rosmsg的依赖。 1 . 创建msg目录在pakage目录下新建msg目录 2. 新建msg文件创建的这个Student.msg文件就是自定义消息文件，需要去描述消息的格式。 我们可以编辑代码如下 12string nameint64 age 这个自定义的消息包含两个数据形式，name和age，name的类型 是string，age的类型是int64。 这个msg文件其实遵循一定规范的，每一行表示一种数据。前面是类型，后面是名称。 ros不只是提供了int64和string两种基本类型供我们描述，其实还有很多，具体可以自行搜索 3....
理解和构建用于MNIST分类的卷积神经网络
在深度学习领域，构建神经网络来解决各种任务是一项令人兴奋的工作。在本文中，我们将深入探讨使用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）对来自流行的MNIST数据集的手写数字进行分类。 1、导入库和加载数据首先，让我们通过导入必要的库和加载MNIST数据集来设置我们的环境。PyTorch和torchvision对于处理数据和创建神经网络至关重要，而matplotlib则有助于可视化图像。 12345678import numpy as npimport torchfrom torchvision import datasets, transformsimport matplotlib.pyplot as pltimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optim 现在，让我们加载数据集。我们将对数据进行归一化处理，以使其均值为零，方差为1，以确保训练稳定性。 123456789101112131415train_loader =...
Hexo博客SEO搜索引擎优化技巧
Hexo 是一个非常受欢迎的静态网站生成器，可以将 Markdown 文件转换为 HTML 静态网页。如果您想要优化 Hexo 网站的 SEO，可以考虑以下几点： 1、关键词优化在您的文章中使用关键词是提高搜索引擎排名的一个重要因素。但是要注意不要滥用关键词，否则可能会被搜索引擎视为垃圾内容而降低排名。 在 Hexo 中，您可以使用插件比如 hexo-generator-seo 来优化您的关键词。这个插件可以自动生成网页的 meta description 和 meta keywords，还可以自定义每个页面的标题和描述。您可以在页面的 front-matter 中设置这些选项，比如： 12345title: "我的博客文章"date: 2023-04-04 10:00:00tags: ["Hexo", "SEO"]description: "这篇文章将会介绍如何优化 Hexo 网站的 SEO"keywords: "Hexo, SEO,...
基于令牌桶算法的Java限流实现
令牌桶算法是一种流量限制算法，通常用于限制对服务的请求速率。它通过维护一个桶来存储令牌来实现限流。每当有请求需要被处理时，都需要先从桶中获取一个令牌。如果桶中有可用令牌，请求就会被处理，并且令牌会被从桶中移除。如果桶中没有可用令牌，请求就会被拒绝或等待。 桶中的令牌是按固定的速率进行填充的，这个速率就是限流的速率。这种算法的优点是它可以平滑地处理请求，可以避免突发请求造成的服务崩溃。 令牌桶算法在多种场景下都有应用，如在网络流量控制、服务限流、网络防火墙等场景都可以应用这种算法。 首先，需要创建一个桶来存储令牌，这里可以使用 Java 的 Semaphore 类来实现。Semaphore 类是一个信号量类，可以用来控制线程的并发访问。 接下来，需要启动一个线程来不断地向桶中填充令牌。这里可以使用 Java 的 ScheduledExecutorService 来实现。ScheduledExecutorService...
【Go编程基础】15-项目与坑
slice 与 append 的坑初始容量被超过了，它会新建一个slice，然后把旧的内容拷贝过去，然后append数据，这就会导致底层数组改变了，期望的结果可能就不是预期的了 12345678910111213func Pingpong(s []int) { s = append(s, 3) // 原来的容量为0，append之后，重新分配了内存地址，s跟原来的slice s已经不是同一个了}func main() { s := make([]int, 0) // 初始化slice s，初始容量为0，长度为0 fmt.Println(s) Pingpong(s) fmt.Println(s)}输出（两次打印的slice结果都是空）：[][] 怎么解决这个问题？答案是增加返回值 1234567891011121314func Pingpong(s []int) []int { // 希望修改slice的，设置返回值，通过返回值去返回数据 s = append(s, 4) //...
【Go编程基础】14-并发concurrency
并发concurrency 很多人都是冲着 Go 大肆宣扬的高并发而忍不住跃跃欲试，但其实从源码的解析来看，goroutine 只是由官方实现的超级“线程池”而已。不过话说回来，每个实例 4-5KB 的栈内存占用和由于实现机制而大幅减少的创建和销毁开销，是制造 Go 号称的高并发的根本原因。另外，goroutine 的简单易用，也在语言层面上给予了开发者巨大的便利。 并发不是并行：Concurrency Is Not Parallelism，并发主要由切换时间片来实现“同时”运行，在并行则是直接利用多核实现多线程的运行，但 Go 可以设置使用核数，以发挥多核计算机的能力。 Goroutine 奉行通过通信来共享内存，而不是共享内存来通信。 12345678910func main() { go Go() // time.Sleep(2 * time.Second)}func Go() { fmt.Println("Go Go Go!")}没有输出，因为主线程已经退出了 123456789101112func...
【Go编程基础】13-反射reflection
反射reflection 反射可大大提高程序的灵活性，使得 interface{} 有更大的发挥余地 反射使用 TypeOf 和 ValueOf 函数从接口中获取目标对象信息 反射会将匿名字段作为独立字段（匿名字段本质） 想要利用反射修改对象状态，前提是 interface.data 是 settable，即 pointer-interface 通过反射可以“动态”调用方法 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647type User struct { Id int Name string Age int}func (u User) Hello() { fmt.Println("Hello world.")}func main() { u := User{1, "OK", 18} Info(u)}func Info(o...
