什么是消融实验（Ablation experiment）？

消融实验类似于之前学习实验方法中的控制变量法

在一个实验中，涉及到a,b,c三个部分，不知道那个部分对实验起到效果，如果想知道a部分对整个实验的作用，去掉a部分，从而知道a在实验中起到的效果。

num_step与batch_size的区别

举个例子，我有1000个人，每个人有12条记录，分别代表一个人过去12个月每个月花的钱。我训练模型时，发现一次性选1000个人训练内存会溢出，所以我一次给内存里加载100个人，那么我训练一轮模型就要加载10次数据。那么100就是batch size，12就是num step，1000乘12就是你所有的样本。

举个栗子：在自然语言处理中,一句话是由很多个词（假设一句话已经分词）组成；1.然后在训练的时候，把所有的句子截取为相同的长度，如果某一个句子长度大于长度L，则截断；如果句子长度小于L，则填充0，补充长度至L。2.如果训练的时候，每次迭代的时候只有一句话，那么梯度下降的时候，可能较为随意；但是如果整个数据集一起训练，一是训练时间较长，二是自然语言处理的时候数据量很大，会导致内存溢出等，所以一般是sample batch_size的句子做一次迭代。3.回到第一点，则每次输入的数据大小应该是 [batchsize, sequence_length]的矩阵，这里的sequencelength就是上文中提到的num_step。

python glob.glob()函数认识

glob()函数就像Linux中的find -name *.type一样，可以将某目录下所有跟通配符模式相同的文件放到一个列表中，有了这个函数，我们再想生成所有文件的列表就不需要使用for循环遍历目录了，直接使用glob.glob(path+pattern)的方式获取，

这个例子中，我们的目的是生成daisy中的所有图片的列表，该列表中可能出现的图片格式如extensions中列出的那样，执行结果如下所示

可以看到glob.glob(file_glob)的结果就是符合相应模式的文件列表，需要注意的一点是，该函数对大小写不敏感，.jpg与.JPG是一样的,在extensions中即便是格式一样，包含大小写，在循环过程中，函数并不区分这种情况，所以在书写时一定要注意不要写错，否则列表的长度会让你莫名其妙。

python的条件判断之is not、is not None、is None

is：是不是某种对象
None：在Python中是一个单例对象，一个特殊的常量：没有值、空值、值不存在
对于在判断条件中的对象值的判断，除了False外，None、0、数据为空[]、“”、{}、()都是False，即bool(None)、bool(0)、bool([])、bool(“”)、bool({})、bool(())的值均为false

综上，最佳实践如下：

if val:
   print('if val')
if not val:
   print('if not val')
if val is not None:
   print('if val is not None')
if val is None:
   print('if val is None')

1、val为None时：

if not val
if val is None

2、val为False时：

if not val
if val is not None

3、val为0时：

if not val
if val is not None

4、val为1时：

if val
if val is not None

5、val为[]空列表时：

if not val
if val is not None

6、val为[1,2]非空列表时：

if val
if val is not None

7、val为某具体对象时：

if val
if val is not None

tqdm介绍及常用方法

tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。
对可迭代对象用tqdm处理下，再去处理时，控制台就会显示进度条了。在我理解来就是tqdm就是一个装饰器，虽然网上查了没人这么说，但是应该就是一个装饰器的原理，这么理解是没问题的。
Tqdm 是一个快速，可扩展的Python进度条，可以在 Python 长循环中添加一个进度提示信息，用户只需要封装任意的迭代器 tqdm(iterator)。
使用pip就可以安装。
tqdm(list)方法可以传入任意一种list,比如数组

from tqdm import tqdm

for i in tqdm(range(1000)):  
     #do something
     pass  

或者string的数组

for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]):
    #do something
    pass

效果：
image████████████████████████████████████████████████████████████████▍ | 930/992 [27:29<01:51, 1.79s/it]

softmax 激活函数。

在多分类任务中，最后通常使用 softmax 函数作为网络输出层的激活函数，softmax 函数可以对输出值作归一化，把所有的输出值转换为概率，所有的概率值加起来等于 1。在做分类的时候，概率值高的那个类别即为预测类别。

type_as(tesnor)

使用type_as(tesnor)将张量转换为给定类型的张量。
如果张量已经是正确的类型，则不会执行操作。具体操作方法如下：

self = torch.Tensor(3, 5)
tesnor = torch.IntTensor(2,3)
print self.type_as(tesnor)

Python OpenCV cv2.imwrite()用法及代码示例

OpenCV-Python是旨在解决计算机视觉问题的Python绑定库。cv2.imwrite()方法用于将图像保存到任何存储设备。这将根据指定的格式将图像保存在当前工作目录中。

• 用法： cv2.imwrite(filename, image)

• 参数：
  filename:代表文件名的字符串。文件名必须包含图像格式，例如.jpg，.png等。
  image:就是要保存的图像。

• 返回值：如果成功保存图像，则返回true。

• 示例：

# Python program to explain cv2.imwrite() method 
  
# importing cv2  
import cv2 
  
# importing os module   
import os 
  
# Image path 
image_path = r'C:\Users\Rajnish\Desktop\GeeksforGeeks\geeks.png'
  
# Image directory 
directory = r'C:\Users\Rajnish\Desktop\GeeksforGeeks'
  
# Using cv2.imread() method 
# to read the image 
img = cv2.imread(image_path) 
  
# Change the current directory  
# to specified directory  
os.chdir(directory) 
  
# List files and directories   
# in 'C:/Users/Rajnish/Desktop/GeeksforGeeks'   
print("Before saving image:")   
print(os.listdir(directory))   
  
# Filename 
filename = 'savedImage.jpg'
  
# Using cv2.imwrite() method 
# Saving the image 
cv2.imwrite(filename, img) 
  
# List files and directories   
# in 'C:/Users / Rajnish / Desktop / GeeksforGeeks'   
print("After saving image:")   
print(os.listdir(directory)) 
  
print('Successfully saved')

• 输出：

Before saving image:
['geeks.png']
After saving image:
['geeks.png', 'savedImage.jpg']
Successfully saved

详解 torch.max 函数

torch.max()
返回输入张量所有元素的最大值。

• 参数: input (Tensor) – 输入张量

例子：

>>> a = torch.randn(1, 3)
>>> a

 0.4729 -0.2266 -0.2085
[torch.FloatTensor of size 1x3]

>>> torch.max(a)
0.4729

torch.max(input, dim, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor)
返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。

输出形状中，将dim维设定为1，其它与输入形状保持一致。

• 参数:
  input (Tensor) – 输入张量
  dim (int) – 指定的维度
  max (Tensor, optional) – 结果张量，包含给定维度上的最大值
  max_indices (LongTensor, optional) – 结果张量，包含给定维度上每个最大值的位置索引

例子：

>> a = torch.randn(4, 4)
>> a

0.0692  0.3142  1.2513 -0.5428
0.9288  0.8552 -0.2073  0.6409
1.0695 -0.0101 -2.4507 -1.2230
0.7426 -0.7666  0.4862 -0.6628
torch.FloatTensor of size 4x4]

>>> torch.max(a, 1)
(
 1.2513
 0.9288
 1.0695
 0.7426
[torch.FloatTensor of size 4x1]
,
 2
 0
 0
 0
[torch.LongTensor of size 4x1]
)

torch.max(input, other, out=None) → Tensor
返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。 
即，( out_i=max(input_i,other_i) \)

输出形状中，将dim维设定为1，其它与输入形状保持一致。

• 参数:
  input (Tensor) – 输入张量
  other (Tensor) – 输出张量
  out (Tensor, optional) – 结果张量

例子：

>>> a = torch.randn(4)
>>> a

 1.3869
 0.3912
-0.8634
-0.5468
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> b = torch.randn(4)
>>> b

 1.0067
-0.8010
 0.6258
 0.3627
[torch.FloatTensor of size 4]

>>> torch.max(a, b)

 1.3869
 0.3912
 0.6258
 0.3627
[torch.FloatTensor of size 4]