Numpy

使用 高级索引

对于SVM中的一个场景：

现在有一个y shape为(500, )表示正确的分类

想要选取scores (其shape为(500, 10) )中每一行y[i]的列，可以直接使用numpy的高级索引方法：

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score_correct = scores[np.arange(scores.shape[0]) , y].reshape(-1, 1)

不reshape的话是获得(500, )的一个array，和y一样诶。

max和maximum

np.max是指取矩阵内最大元素，而maximum则是两个矩阵逐个位置取max

pytorch

NN系列

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def Module(nn.Module):
    #继承nn.module
    def __init__(self):
        super(Module,self).__init__()
        

model.train() 和 model.eval()

训练前使用model.train()，启用BN和dropout；

训练结束后，进行测试的时候先 model.eval()，禁用BN和dropout

为什么？

https://blog.csdn.net/weixin_44211968/article/details/123774649

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