简单一句话, numpy操作多样, 简单. 但网络前向只能是tensor类型, 各有优势, 所以需要相互转换补充.

当计算中的tensor转换时，由于它带梯度值时，因此不能直接转为numpy格式，所以最好不论如何都调用一下.detach().numpy()

意思是:如果想把CUDA tensor格式的数据改成numpy时，需要先将其转换成cpu float-tensor随后再转到numpy格式。 numpy不能读取CUDA tensor 需要将它转化为 CPU tensor 将predict.data.numpy() 改为predict.data.cpu().nu...

Python 已经成为世界上最流行的编程语言，尤其在深度学习、数据科学等领域占据主导地位。但是由于其解释执行的属性，Python 较低的性能很影响它在计算密集（比如多重 for 循环）的场景下发挥作用，实在让人又爱又恨。如果你是...

就速度而言，Numpy本身就是Python的重要一步。每当你发现你的Python代码运行缓慢时，特别是如果你看到很多for循环，那么将数据处理转移到Numpy并让它的矢量化以最快的速度完成工作总是一个好主意！...

在matplotlib和cartopy中，其常见的绘图命令，若是带有颜色映射的collection（s）类，则基本都可以引入cmap与colorbar功能来分析数据。cmap即是颜色映射表，colorbar即是颜色分析色条，前者只起到对绘图对象上色的功能，后者实现色阶...

可知矩阵A：特征值为1对应的特征向量为 [ -1,-2,1]T。特征值为2对应的特征向量为 [ 0,0,1]T 我们可以进一步对特征向量进行单位化，单位化之后的结果如下：...

python中有两个模块可以生成随机数，该博客以的numpy模块为例进行生成随机数。（因为矩阵要生成大量的随机数据，故推荐使用numpy模块生成随机数）

SORT 算法以检测作为关键组件，传播目标状态到未来帧中，将当前检测与现有目标相关联，并管理跟踪目标的生命周期。

PS: 为了方便最好是将 conda 和 pip 的软件源修改成内地源，这样的话，使用 conda 或者 pip 安装软件速度会快很多，你可以点击 这里 了解如何对 conda 和 pip 进行换源。...