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Python全网最全基础课程笔记(十二)——函数，跟着思维导图和图文来学习，爆肝2w字，无数代码案例！

函数的传参 在Python中，函数的参数传递是一个核心概念，它涉及到如何将数据从函数的调用者（或称为“外部”）传递到函数内部。这个过程涉及到两个关键概念：形参（形式参数）和实参（实际参数）。...灵活性：虽然位置传参是最直观的方式，但在某些情况下，它可能不够灵活。例如，当函数有许多参数且你只想修改其中一个参数的值时，使用关键字传参会更方便。...函数签名：了解函数的签名（即函数定义中形参的列表）对于正确使用关键字传参至关重要。如果你尝试传递一个函数签名中不存在的参数名，Python将抛出一个TypeError。...这是因为Python在调用函数时，首先会匹配位置参数，然后再处理关键字参数。如果默认参数位于非默认参数之前，那么Python将无法确定哪些参数是必需的，哪些参数有默认值。...参数解包：在调用函数时，可以使用*操作符将列表、元组或其他可迭代对象解包为位置参数。这允许你将存储在容器中的数据作为单独的参数传递给函数。

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    超参数调整和实验-训练深度神经网络 | PyTorch系列（二十六）

    准备数据 建立模型 训练模型 分析模型的结果 超参数实验 在本系列的这一点上，我们已经了解了如何使用PyTorch构建和训练CNN。...要惟一地标识每个运行，我们可以直接设置运行的文件名，或者将注释字符串传递给构造函数，该构造函数将附加到自动生成的文件名中。...计算不同batch大小的损失 由于我们现在将更改批量大小，因此我们需要更改计算和累积损失的方式。不仅仅是将损失函数返回的损失相加。我们将对其进行调整以适应批次大小。...parameters = dict( lr = [.01, .001] ,batch_size = [100, 1000] ,shuffle = [True, False] ) 接下来，我们将创建可传递给产品函数的可迭代项列表...这是Python中将列表解压缩为一组参数的一种特殊方法。因此，在这种情况下，我们将三个单独的未打包参数传递给与单个列表相对的乘积函数。 这是*，星号，splat，点差运算符的两个参考。

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    day12- 函数

    # 第二种调用方式，如果函数有返回值，得变量来接收该值 括号里传的参数需要额外注意，定义函数的时候有几个参数，调用的时候就传几个参数，并且要保持顺序 在我们小栗子中，我们来调用一下 compare_numbers...* 来将列表的元素作为独立的参数传递给函数 my_func(*[1, 2, 3, 4]) 再来看看打印结果 1 2 3 4 如果可变参数和位置参数和默认参数联合使用呢，看下边这个例子： def myfun...，所以类型就会报错，如果我们想要以整个字典的方式传入，我们可以使用字典解包操作符 **，这样就可以将字典中的键值对分别作为关键字参数传递给函数。...] 2、返回有两个作用 提前退出函数 返回具体的数据 def add(a, b): return a + b print(a + b) add(3, 4) 上述一个求和的代码，我们执行后会返回什么...我们的代码里不是有打印a+b吗，是的，但是执行到return的时候，就直接跳出函数了，所以return 语句会提前退出函数 那我们想看下我们返回的数据应该怎么办，有返回值的时候，我们可以将函数赋值给一个变量

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    【Pytorch】谈谈我在PyTorch踩过的12坑

    PyTorch 0.4 计算累积损失的不同 以广泛使用的模式total_loss += loss.data[0]为例。...所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....补充一下nan数据的判断方法： 注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！为了安全起见统一使用 math.isnan() 或者 numpy.isnan() 吧。...这次的坑是这样的，在训练一个ResNet50的时候，网络的高层部分layer4暂时没有用到，因此也并不会有梯度回传，于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了，想着layer4

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    PyTorch踩过的12坑 | CSDN博文精选

    PyTorch 0.4 计算累积损失的不同 以广泛使用的模式total_loss += loss.data[0]为例。...所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....补充一下nan数据的判断方法： 注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！为了安全起见统一使用 math.isnan() 或者 numpy.isnan() 吧。...这次的坑是这样的，在训练一个ResNet50的时候，网络的高层部分layer4暂时没有用到，因此也并不会有梯度回传，于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了，想着layer4

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    【Pytorch填坑记】PyTorch 踩过的 12 坑

    PyTorch 0.4 计算累积损失的不同 以广泛使用的模式total_loss += loss.data[0]为例。...所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....补充一下nan数据的判断方法： 注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！为了安全起见统一使用 math.isnan() 或者 numpy.isnan() 吧。...这次的坑是这样的，在训练一个ResNet50的时候，网络的高层部分layer4暂时没有用到，因此也并不会有梯度回传，于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了，想着layer4

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    PyTorch踩过的12坑

    PyTorch 0.4 计算累积损失的不同 以广泛使用的模式total_loss += loss.data[0]为例。...所以改为： total_loss += loss.item() 如果在累加损失时未将其转换为Python数字，则可能出现程序内存使用量增加的情况。...2.损失函数或者网络设计。比方说，出现了除0，或者出现一些边界情况导致函数不可导，比方说log(0)、sqrt(0). 3.脏数据。可以事先对输入数据进行判断看看是否存在nan....补充一下nan数据的判断方法： 注意！像nan或者inf这样的数值不能使用 == 或者 is 来判断！为了安全起见统一使用 math.isnan() 或者 numpy.isnan() 吧。...这次的坑是这样的，在训练一个ResNet50的时候，网络的高层部分layer4暂时没有用到，因此也并不会有梯度回传，于是我就放心地将ResNet50的所有参数都传递给Optimizer进行更新了，想着layer4

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    《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow》第12章 使用TensorFlow自定义模型并训练

    自定义损失函数 假如你想训练一个回归模型，但训练集有噪音。你当然可以通过清除或修正异常值来清理数据集，但是这样还不够：数据集还是有噪音。此时，该用什么损失函数呢？...逐行看下这段代码： 构造器接收**kwargs，并将其传递给父构造器，父构造器负责处理超参数：损失的name，要使用的、用于将单个实例的损失汇总的reduction算法。...层的权重会使用初始化器的返回值。在每个训练步骤，权重会传递给正则化函数以计算正则损失，这个损失会与主损失相加，得到训练的最终损失。...，将第一个批次的标签和预测传给它，然后传第二个批次的数据（这里也可以传样本权重）。...自定义Keras组件可以包含任意Python代码吗，或者Python代码需要转换为TF函数吗？ 如果想让一个函数可以转换为TF函数，要遵守设么规则？ 什么时候需要创建一个动态Keras模型？怎么做？

    5.3K30

    Python入门之@classmethod与@staticmethod

    就是一个普通工具而已 　　　　注意：与绑定到对象方法区分开，在类中直接定义的函数，没有被任何装饰器装饰的，都是绑定到对象的方法，可不是普通函数，对象调用该方法会自动传值，而staticmethod装饰的方法...,对于未绑定方法,调用 A.m1 时必须显示地传入一个实例对象进去,而 a.m1是已经绑定了实例的方法,python隐式地把对象传递给了self参数,所以不再手动传递参数,这是调用实例方法的过程。...A.m1(a, 1) == a.m1(1) #上面的等式左右两边的意义是相同的 如果未绑定的方法 A.m1 不传实例对象给 self 时,就会报参数缺失错误,在 py3 与 py2 中,两者报的错误不一致...A.m3(1) == a.m3(1) # 以上等式左右两边的意义一样 静态方法的使用场景:  　　　　如果在方法中不需要访问任何实例方法和属性,纯粹地通过传入参数并返回数据的功能性方法,那么它就适合用静态方法来定义...sign.sort() sign = "".join(sign) sign = sha1(sign).hexdigest() return sign == signature 　　类方法的使用场景有

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    神经网络中的蒸馏技术，从Softmax开始说起

    这里的问题是，学生模型的大小应该比老师的小得多。 本工作流程简要阐述了知识蒸馏的思想。 为什么要小？这不是我们想要的吗？将一个轻量级模型部署到生产环境中，从而达到足够的性能。...在下一节中，我们将更详细地了解学生模型的训练机制。 知识蒸馏中的损失函数 为了训练学生模型，我们仍然可以使用教师模型的软标签以及学生模型的预测来计算常规交叉熵损失。...Hinton等人解决这个问题的方法是，在将原始logits传递给softmax之前，将教师模型的原始logits按一定的温度进行缩放。这样，就会在可用的类标签中得到更广泛的分布。...使用标记的和未标记的数据训练学生模型 在像Noisy Student Training和SimCLRV2这样的文章中，作者在训练学生模型时使用了额外的未标记数据。...在使用数据增强训练student模型的过程中，我使用了与上面提到的相同的默认超参数的加权平均损失。 学生模型基线 为了使性能比较公平，我们还从头开始训练浅的CNN并观察它的性能。

    1.8K10

    如何在Keras中创建自定义损失函数？

    点击上方“蓝字”关注“AI开发者” Dhruv Deshmukh 发布在 Unsplash 上的照片 我们使用损失函数来计算一个给定的算法与它所训练的数据的匹配程度。...损失计算是基于预测值和实际值之间的差异来做的。如果预测值与实际值相差甚远，损失函数将得到一个非常大的数值。 Keras 是一个创建神经网络的库，它是开源的，用 Python 语言编写。...什么是自定义损失函数？ ---- 对于不同的损失函数，计算损失的公式有不同的定义。在某些情况下，我们可能需要使用 Keras 没有提供的损失计算公式。...Keras 中的自定义损失函数可以以我们想要的方式提高机器学习模型的性能，并且对于更有效地解决特定问题非常有用。例如，假设我们正在构建一个股票投资组合优化模型。...我们有一个为 1 的输入形状，我们使用 ReLU 激活函数（校正线性单位）。 一旦定义了模型，我们就需要定义我们的自定义损失函数。其实现如下所示。我们将实际值和预测值传递给这个函数。

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    分享 10 个高频 Python 面试题

    因为，无论你使用哪种编程语言，你都必须对其复杂的内部机制有足够的了解，才能写出健壮的程序。 本文分享 10 个针对高级开发人员的 Python 面试题。...那你能谈谈 eval 函数的缺点，以及为什么它不适合在生产中使用吗？ 回答： 在生产环境中，我们应该仔细检查用户输入以避免意外问题。...eval 函数会立即执行输入，这可能造成远程代码执行，这是非常危险的，强烈建议不要在生产环境使用 eval，即使你做了很多安全检查。可以阅读前文看完此文，你还会用 eval 吗？了解更多。...五、抽象类 面试官： 在面向对象编程中，有一个概念叫做抽象类。Python 也支持抽象类吗？ 回答： 支持。Python 标准库有个模块 abc，它为抽象类提供功能。...回答： 既不是按值传递，也不是按引用传递，Python 自有一套机制，我们都知道 Python 的世界里，万物皆对象，从这个方面讲，传递给函数的，都是对象的地址，这有点像引用的概念，但是 Python

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    python函数的参数细节

    所以在python中，变量赋值、参数传递，都只是拷贝了源数据的一个地址，而不会拷贝内存中完整的数据对象副本。所以，如果在函数内部修改变量指向的数据对象，会影响函数外部的数据。...函数参数 Python的函数对参数和返回值方面非常宽松，参数变量可以是任意数据类型，返回值也一样，只需使用变量名代替它们即可。...按关键字key/value方式传值 python还支持key=value的方式设置函数调用时的参数，使用key=value的方式赋值时，顺序不重要。这种函数调用时的传值方式称为"关键字传值"。...但是最后一个调用语句f()未赋值，而是使用参数的默认值3。 设置参数默认值时，如果函数有多个参数，则带默认值参数后面必须放在最后面。...(annotations) python函数有一个名为__annotations__的属性(可以使用dir(Func_Name)来查看)。

    2.3K40

    MixMatch的fastai Pytorch实现

    然后对这些图像上的模型的预测进行平均以产生未标记数据的目标。这使得预测比使用单个图像更稳健。作者发现只有两个增益足以看到这个好处。 Fastai有一个高效的转换系统，将利用它来处理数据。...Mixup不是将单个图像传递给模型，而是在两个单独的训练图像之间执行线性插值，并将其传递给模型。使用与图像相同的λ系数，也对图像的一个热编码标签进行插值。...损失函数也与MixMatch大致相同，使用交叉熵标记数据和未标记数据的均方误差（参见下面的损失部分，了解其背后的基本原理）。...然后将X'（标记为混合）和U'（未标记的混合）传递给模型，并使用相应的混合标签计算损失。 模型 将使用具有28层和生长因子2的宽resnet模型来匹配纸张。...损失函数是两个项的总和，标记和未标记的损失。标记的损失使用标准交叉熵; 然而，未标记的损失函数是l2损失。这是因为l2损失对非常不正确的预测不太敏感。

    1.8K40

    【动手学深度学习】多层感知机之权重衰减研究详情

    交叉验证将数据集划分为多个不相交的子集，并多次训练模型，每次使用一个不同的子集作为验证集，其他子集作为训练集。这样可以得到更稳健的性能评估，并减少验证集泄漏的影响。...对于的更新方程，可以使用以下形式： 其中： 是权重矩阵 是学习率（控制更新的步长） 是Frobenius范数的正则化参数（控制正则化的强度） 是损失函数 / 是损失函数关于的梯度 更新方程的第二项...根据贝叶斯定理，后验概率可以表示为： P(w|x) ∝ P(x|w) * P(w) 其中，P(x|w)是似然函数，表示在给定参数w下观测数据x的概率；P(w)是先验概率，表示在未观测数据之前参数w的概率分布...在本次实验中，使用Python编写了多层感知机模型，并分别应用了权重衰减和暂退法来观察它们对模型性能的影响。 首先，实现了一个简单的多层感知机模型，包括输入层、隐藏层和输出层。...为了进行实验，选择了一个经典的分类问题数据集，并将其划分为训练集和测试集。接着定义了损失函数和优化器，并使用反向传播算法来更新模型的权重和偏置。 接下来，开始尝试权重衰减技术。

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    指针：这块地方是我的了！

    整点高级的： 函数参数可以是指针，指针参数可以指向任何类型的变量（包括基本数据类型、结构体、数组、函数等）。 使用指针作为函数参数允许函数直接操作传递给它的变量，而无需返回任何值。 好理解吧？...这通常用于模拟“传值传引用”的机制，即通过指针将数据传递给函数，从而使函数能够直接修改原始数据。...在C语言中，引用传递并不像C++那样有直接的引用类型（&）来实现，但是我们可以通过使用指针来模拟引用传递的效果。 指针作为函数参数时，允许函数操作传递给它的变量的内存地址，从而实现对原始数据的修改。...其实还是上面例子更进一步的解读啦。 肯定这样做是有优点的！ 修改原始数据：使用引用传递，函数可以直接修改传递给它的变量的值，而不仅仅是副本。这样可以在函数中执行更复杂的操作。...提高性能：通过引用传递，避免了复制数据的开销，特别是在处理大量数据时，性能上有显著提升。 其实还有很多内容，但是不想写了，不过可以再研究一个内容！

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    【深度学习实验】前馈神经网络（一）：使用PyTorch构建神经网络的基本步骤

    以下是前馈神经网络的一般工作原理： 输入层：接收原始数据或特征向量作为网络的输入，每个输入被表示为网络的一个神经元。每个神经元将输入加权并通过激活函数进行转换，产生一个输出信号。...输出层的神经元根据要解决的问题类型（分类或回归）使用适当的激活函数（如Sigmoid、Softmax等）将最终结果输出。 前向传播：信号从输入层通过隐藏层传递到输出层的过程称为前向传播。...损失函数和训练：前馈神经网络的训练过程通常涉及定义一个损失函数，用于衡量模型预测输出与真实标签之间的差异。...通过使用反向传播算法（Backpropagation）和优化算法（如梯度下降），网络根据损失函数的梯度进行参数调整，以最小化损失函数的值。...（此处代码未给出具体加载数据集的步骤）。

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    性能超越谷歌MobileNet！依图团队提出新一代移动端网络架构MobileNeXt ，入选ECCV2020

    倒残差模块中间粗两头细，扩张-卷积-压缩，提取更高维信息 线性瓶颈模块，将最后的ReLU替换成线性激活函数，进一步降低信息损失 通过在高维度使用深度可分离卷积，倒残差网络可以有效降低计算开销，保证模型性能...现有研究表明：(1) 更宽的网络可以缓解梯度混淆问题并有助于提升模型性能；(2)逆残差模块中的短连接可能会影响梯度回传。...图三：Sandglass Block的具体原理设计 可以看到，Sandglass Block可以保证更多的信息从bottom层传递给top层，进而有助于梯度回传；执行了两次深度卷积以编码更多的空间信息。...更宽的短连接有助于更多信息从输入F传递给输出G，从而有更多的梯度回传。 与此同时，由于高维度的跳跃链接会导致更多的点加操作、需求更多的内存读取访问，直接连接高维度跳跃链接会降低硬件执行效率。...（该模块可以采用如上公式进行描述） 激活函数的位置 线性瓶颈层有助于避免特征出现零化现象导致的信息损失，因此在降维的1x1卷积后不再添加激活函数。

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    最近的面试都在问些什么？

    传值安全性高但内存占用较大，传引用不需要复制大块数据性能较好。...如果结构体很小，或者不想让函数修改原始值，传值； 如果结构体很大，或者想要函数修改原始值，传指针； Python和Go的区别： 语言特性：python是一种动态强类型的解释型语言，Go是静态类型的编译型语言...索引失效是指数据库索引无法被查询优化器使用，导致查询性能下降的情况。...1.设计理念：http是基于请求/响应的应用层协议，用于web之间的通信；RPC是远程过程调用，允许客户端调用远程服务器上的函数或过程； 2.适用场景：内部不同服务间有高性能需要的通信一般用RPC，对外有安全性需求的接口一般用...Redis内存淘汰机制有哪些？ 不进行淘汰； random 随机淘汰； lru 淘汰最久未使用的键值； 淘汰最少使用的键值。

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