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C语言经典100例005-删除一维数组中所有相同的数

喜欢的同学记得点赞、转发、收藏哦～ 后续C语言经典100例将会以pdf和代码的形式发放到公众号 欢迎关注：计算广告生态 即时查收 1 题目 函数：fun() 功能：删除一维数组中所有相同的数，使之只剩一个...描述：数组中的数据已经按照从小到大排列，函数返回删除后数组中元素的个数 举例： 一维数组中的数据是：2,2,2,2,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7,8,9,9,9,10,10 删除后数组中的内容是...：2,3,4,5,6,7,8,9,10 [image.png] 2 思路 初始化没有重复元素最右方的指针 a 当前元素与前一个元素进行比较，如果相同，则调到下一个，否则指针a+1 3 代码 #include... #include #define N 20 /\*\* 函数：fun() 功能：删除一维数组中所有相同的数，使之只剩一个。...描述：数组中的数据已经按照从小到大排列，函数返回删除后数组中元素的个数 举例： 一维数组中的数据是：2,2,2,2,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7,8,9,9,9,10,10 删除后数组中的内容是

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pytorch中一些最基本函数和类

torch.arange (min, max, stride)：类似于Python中的range，用于生成一维的等差数列。...torch.mm ： torch.mm 用于执行两个2D张量的矩阵乘法，不支持广播操作。这意味着两个输入张量必须具有兼容的形状，即第一个张量的列数必须与第二个张量的行数相同。...torch.matmul ： torch.matmul 用于执行两个张量的矩阵乘法，支持广播操作。这意味着它可以处理不同形状的张量，只要它们可以被广播到相同的形状。...在DataLoader中使用workers：通过在DataLoader中使用多线程，可以提高数据加载的速度，从而加快模型的训练速度。...包含nn.DataParallel的模型： 问题描述：在单GPU环境下使用nn.DataParallel包装的模型时，加载时可能会出错。 解决方案：确保加载的模型与保存的模型具有相同的结构。

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    PyTorch + NumPy这么做会降低模型准确率，这是bug还是预期功能？

    机器之心报道 编辑：维度 近日，有用户在自己的项目中发现了一个微小的 bug，在 PyTorch 同时使用 NumPy 的随机数生成器和多进程数据加载会导致相同的扩充数据，只有专门设置 seed 才可以解决这个...根据用户的描述，bug 是这样的：除非你在 DataLoader 中使用 worker_init_fn 选项专门设置 seed，否则在 PyTorch 同时使用 NumPy 的随机数生成器和多进程数据加载会导致相同的扩充数据...之后，ta 保留了那些具有自定义数据集、同时使用 NumPy 的随机数生成器和多进程数据加载以及或多或少使用抽象语法树进行分析的项目。...ta 认为，人们可能误解了这个问题，问题不在于设置特定的随机种子会导致每次训练过程中生成相同序列的随机数，这显然是按预期工作的。...相反，问题在于多个数据下载进程中（由 PyTorch 中的 num_workers 设置）的每个进程都会在某个特定的训练过程中输出相同序列的随机数。

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    【深度学习】Pytorch 教程（十四）：PyTorch数据结构：6、数据集（Dataset）与数据加载器（DataLoader）：自定义鸢尾花数据类

    维度（Dimensions）   Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....数据类型（Data Types）   PyTorch中的张量可以具有不同的数据类型： torch.float32或torch.float：32位浮点数张量。...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....高维张量 【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算 【深度学习

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    在PyTorch中构建高效的自定义数据集

    字符串化后的数字形成元组，其大小与创建DataLoader时配置的batch大小的相同。对于两个张量，DataLoader将它们垂直堆叠成一个大小为10x4的张量。...通常来说，DataLoader尝试将一批一维张量堆叠为二维张量，将一批二维张量堆叠为三维张量，依此类推。...John'转换为大小4xC的二维张量，'Steven'转换为大小6xC二维张量，其中C是字符集的长度。DataLoader尝试将这些名称堆叠为大小2x?...通过使用空字符填充或截断名称来获得固定的长度。截短长的名称或用空字符来填充短的名称可以使所有名称格式正确，并具有相同的输出张量大小，从而可以进行批处理。...我记得必须管理属于一个样本的数据，但该数据必须来自三个不同的MATLAB矩阵文件，并且需要正确切片，规范化和转置。

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    【深度学习】Pytorch 教程（十五）：PyTorch数据结构：7、模块（Module）详解（自定义神经网络模型并训练、评估）

    在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....数据类型（Data Types）   PyTorch中的张量可以具有不同的数据类型： torch.float32或torch.float：32位浮点数张量。...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....高维张量 【深度学习】pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~ 四维张量；conv3d~五维张量） 3、张量的统计计算 【深度学习...这是Module模块中必须要实现的方法，它定义了整个神经网络模型的计算过程。

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    PyTorch 深度学习入门

    Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有 Python 和 C++ 接口。Pytorch 位于 torch 模块中。在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。...PyTorch 加速了张量的科学计算，因为它具有各种内置功能。 向量是一维张量，矩阵是二维张量。...在 C、C++ 和 Java 中使用的张量和多维数组之间的一个显着区别是张量在所有维度上应该具有相同的列大小。此外，张量只能包含数字数据类型。...张量的两个基本属性是： 形状：指数组或矩阵的维数 Rank：指张量中存在的维数 代码： # 导入 torch import torch # 创建张量 t1=torch.tensor([1, 2, 3...语法： DataLoader(dataset, shuffle=True, sampler=None, batch_sampler=None, batch_size=32) PyTorch DataLoader

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    【转载】PyTorch系列 (二): pytorch数据读取

    (四) - PyTorch网络设置 参考： PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码，接着介绍了在数据处理中的具体应用； 其主要目录如下： 1...batch_sampler (Sample, optional) - 和sampler类似，返回批中的索引。 num_workers (int, optional) - 用于数据加载的子进程数。...) 所有采样器的基础类； 每个采样器子类必须提供一个__iter__方法，提供一种迭代数据集元素的索引的方法，以及返回迭代器长度__len__方法。...NotImplementedError SequentialSampler class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source) 样本元素顺序排列，始终以相同的顺序...= [1, 1,..,1] # 和data_tumor长度相同的tensor data_tumor = Variable(data_tumor.cuda(async=True)) target_tumor

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    【转载】PyTorch系列 (二)：pytorch数据读取

    batch_sampler (Sample, optional) - 和sampler类似，返回批中的索引。 num_workers (int, optional) - 用于数据加载的子进程数。...) 所有采样器的基础类； 每个采样器子类必须提供一个__iter__方法，提供一种迭代数据集元素的索引的方法，以及返回迭代器长度__len__方法。...NotImplementedError SequentialSampler class torch.utils.data.SequentialSampler(data_source) 样本元素顺序排列，始终以相同的顺序...没读呢 1.5 其它链接 PyTorch源码解读之torch.utils.data.DataLoader 2 torchvision 计算机视觉用到的库，文档以及码源如下： torchvision documentation...) target_tumor = [1, 1,..,1] # 和data_tumor长度相同的tensor data_tumor = Variable(data_tumor.cuda

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    语义分割代码一步步实现_语义分割应用

    2、将本地图像数据集转化为pytorch的DataSet 本地图像数据执行完第一步之后，我们便来到了这一步。 为什么要将本地图像数据集转化为pytorch的DataSet呢？...这是因为我们要使用pytorch中的DataLoader类，DataSet作为DataLoader类的参数，必须满足pytorch的要求。 具体怎么实现呢？...如果你采用MSE，那么你就要将label处理成(分类数，label.shape[0], label.shape[1])三维，这样，在计算的时候，label的维度就变成了(batch_size, NUM_CLASSES...举个例子： img的操作基本为： 输入灰度图(二维[W, H])–>Resize成[1, H, W]（为什么要将其resize成3维呢，这是因为net的输入必须是4维的，在DataLoader中加上BatchSize...DataLoader中变成了三维[B, W, H](这样就可以和output四维计算交叉熵损失了，交叉熵损失两个参数的维度分别是:[n,n-1], 其实到这里就完了，如果想要再次输出的话)–>取每一张图二维

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    优化PyTorch速度和内存效率的技巧汇总

    如果源数据是一个具有相同数据类型和设备类型的张量，那么torch.as_tensor(others) 可以避免拷贝数据。...在使用混合精度的FP16时，对于所有不同架构设计，设置图像尺寸和batch size为8的倍数 为了最大限度地提高GPU的计算效率，最好保证不同的架构设计(包括神经网络的输入输出尺寸/维数/通道数和batch...这是因为当矩阵的维数与2的幂倍数对齐时，Nvidia gpu的张量核心(Tensor Cores)在矩阵乘法方面可以获得最佳性能。...矩阵乘法是最常用的操作，也可能是瓶颈，所以它是我们能确保张量/矩阵/向量的维数能被2的幂整除的最好方法(例如，8、64、128，最多256)。...使用大于256的倍数不会增加更多的好处，但也没有害处。这些设置取决于cuBLAS和cuDNN版本以及GPU架构。你可以在文档中找到矩阵维数的特定张量核心要求。

    2.5K30

    Torchmeta：PyTorch的元学习库

    批处理加载函数接受键列表，并返回一个Promise，该Promise解析为值列表DataLoader合并在单个执行框架内发生的所有单个加载（一旦解决了包装承诺，即执行），然后是具有全部功能的批处理函数要求的钥匙...Torchmeta具有以下功能。 Torchmeta通过少量的分类和回归为大多数标准基准提供了DataLoader，并提供了新的元数据集抽象。...数据加载器与PyTorch的标准数据组件完全兼容，例如Dataset和DataLoader。 Torchmeta为所有可用的基准提供了相同的界面，从而使不同数据集之间的转换尽可能无缝。...与在PyTorch中将示例与DataLoader一起批处理的方式类似，Torchmeta公开了一个MetaDataLoader，该对象可以在迭代时产生大量任务。...Torchmeta具有以HDF5格式下载数据集的功能，该功能允许： 要将包含HDF5文件的文件夹（包括子文件夹）用作数据源， 在数据集中维护一个简单的HDF5组层次结构， 启用延迟数据加载（即应DataLoader

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    PyTorch 小课堂开课啦！带你解析数据处理全流程（一）

    > 0 时， 每个 worker 都将具有数据对象的不同样本。...但是当 DataLoader 需要计算 length 的时候必须定义，这点在源码中也有注释加以体现。...DataLoader torch.utils.data.DataLoader 是 PyTorch 数据加载的核心，负责加载数据，同时支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset...而当开启自动批处理 (automatic batching) 时，collate_fn 作用于数据样本列表，将输入样本整理为一个 batch，一般做下面 3 件事情： · 添加新的批次维度（一般是第一维...· 它保留数据结构，例如，如果每个样本都是 dict，则输出具有相同键集但批处理过的张量作为值的字典（或 list，当数据类型不能转换的时候）。

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    【他山之石】“最全PyTorch分布式教程”来了！

    DataLoader torch.utils.data.DataLoader类是PyTorch数据加载功能的核心，此类中的很多参数都是数据并行时所需要的，本节将对它进行详细的介绍。...默认为当前进程组的进程数。...它保留了数据结构，例如，如果每个样本是一个字典，它输出具有相同键集但批处理过的张量作为值的字典(如果值不能转换成张量，则值为列表) 用户可以使用自定义的collate_fn来实现自定义批处理，例如沿第一个维度以外的维度排序...此时使用作为collate_fn参数传递的函数来处理从数据集获得的每个示例。这时，这个函数只是将Numpy数组转换维PyTorch的Tensor，其他保持不变。...因为分了两个进程，所以对原始指定的batch_size，n_threads(DataLoader中的num_workers)除以进程数2。 2.

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    Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了

    动态计算图允许你在运行时更改图的行为。这使得PyTorch非常灵活，在处理不确定性或复杂性时具有优势，因此非常适合研究和原型设计。 2. 易用性 PyTorch被设计成易于理解和使用。...PyTorch提供了torch.utils.data.DataLoader类，可以帮助我们方便地进行数据的加载和处理。...请注意，load_state_dict()函数接受一个字典对象，而不是保存对象的路径。这意味着在你传入load_state_dict()函数之前，你必须反序列化你的保存的state_dict。...# 添加模型 writer.add_graph(model, images) 4.3.4 可视化高维数据 我们还可以使用 TensorBoard 的嵌入功能来可视化高维数据，如图像特征、词嵌入等。...因此，在加载模型参数之前，你需要先创建一个模型实例，这个模型需要与保存的模型具有相同的结构。 ---- 6.

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