日常学习笔记(1)

2019/03/19 21:12
1.函数:numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=True,retstep=False,dtype=None)参数:
start:scalar类型(个人理解是标量的意思,这不是一个具体的数据类型,而是指某一些数据类型,比如int,float,bool,long,str等等都属于sclar类型)。这个数参数表示这个序列的开始值。stop:scalar类型。如果endpoint=True。那么stop就是序列的终止数值。当endpoint=False时,返回值中不包含最后一个端点,并且步长会改变。
num:int型,可选参数,默认值为50。表示要生成的样本数,必须是非负值。
endpoint:bool类型。可选参数,默认值为True,这时stop就是最后的样本。为False时,不包含stop的值。
retstep:bool类型。可选参数,默认值为True,这时返回值是(samples,step),前面的是数组,后面是步长。
dtype:表示输出的数组的数据类型,如果没有给出就从其他输入中推断输出的类型
返回值:samples:ndarray类型。在[start,stop]闭区间,或者[start,stop)半闭合区间中,数量为num,步长相等的样本。至于包不包含stop取决于endpoint参数的取值。step:float类型。可选。只有restep参数取值为True时才会返回这个返回值,表示样本中步长
2.Matplotlib.pyplot.plot()
plot([x], y, [fmt], data=None, kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ...,
kwargs)
3.Matplotlib.pyplot.figure()语法说明
figure(num=None, figsize=None, dpi=None, facecolor=None, edgecolor=None, frameon=True)
num:图像编号或名称,数字为编号 ,字符串为名称
figsize:指定figure的宽和高,单位为英寸;
dpi参数指定绘图对象的分辨率,即每英寸多少个像素,缺省值为80 1英寸等于2.5cm,A4纸是 21*30cm的纸张
facecolor:背景颜色
edgecolor:边框颜色
frameon:是否显示边框
4.使用PyTorch进行训练和测试时一定注意要把实例化的model指定train/eval,eval()时,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,不然的话,一旦test的batch_size过小,很容易就会被BN层导致生成图片颜色失真极大!!!!!!

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