在 VSCODE 中，如何突出显示与之前的 git commit 相比修改过的选项卡？为了显示他们的git状态。
注意：这不是如何编辑 VS Code 设置以便突出显示修改后的文件的选项卡？，因为该问题与未保存的更改有关，而该问题与与最近的 git 提交相比已修改的已保存更改有关。
Tensorflow代码使用与python内置方法不同的文件I/O方法.根据源代码,它很有用
"没有线程锁定的文件I/O包装器"
我不确定它在什么场合有用以及什么时候不应该使用它.
任何的想法？
谢谢
我尝试使用广播减去numpy中矩阵的每一行的平均值,但是我得到一个错误.知道为什么吗？
这是代码:
from numpy import *
X = random.rand(5, 10)
Y = X - X.mean(axis = 1)
错误:
ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (5,10) (5,)
谢谢!
使用.loc对索引/切片的赋值进行一般性提问.
假设下面的DataFrame,df:
df:
A B C
0 a b
1 a b
2 b a
3 c c
4 c a
代码重现:
df = pd.DataFrame({'A':list('aabcc'), 'B':list('bbaca'), 'C':5*[None]})
我使用以下方法创建df1:
df1=df.loc[df.A=='c']
df1:
A B C
3 c c
4 c a
然后我根据B中的值为C赋值:
df1.loc[df1.B=='a','C']='d'
赋值有效,但我收到了SettingWithCopy警告.我做错了什么或这是预期的功能？我认为使用.loc会避免链接赋值.有什么东西我错过了吗？我正在使用熊猫14.1
当我尝试通过ssh执行一个简单的命令时,它就成功了.例如
#] ssh servername "echo abcd"
abcd
#]
但是,当我尝试以下命令时,它会失败:
#] ssh servername ~/htopmem.sh
Error opening terminal: unknown.
#]
其中htopmem.sh的内容如下.(灵感来自Marwan Alsabbagh关于htop输出到人类可读文件的答案)
#!/bin/bash
echo q | htop | sed -r "s/\x1B\[([0-9]{1,2}(;[0-9]{1,2})?)?[m|K]//g" | ~/aha --black --line-fix | grep Mem | grep -E -o "[0-9]+/[0-9]+"
如果我手动ssh到服务器并运行htopmem,则执行成功:
#] ./htopmem.sh
6515/24021
#]
关于如何使"ssh servername~/htopmem.sh"命令工作的任何想法？
谢谢!
我想了解容器映射和matlab中的结构之间的区别.
从我看来,似乎容器映射的优点是它可以使用任何数字或字符串作为键,而struct字段只能采用合法变量名称的字符串(例如它不接受mystruct.('123string'))
在结构上使用容器映射还有其他优点吗？
谢谢
我正在经历域对抗模型（类 GAN）的开源实现。该实现使用 pytorch，我不确定它们zero_grad()是否正确使用。他们zero_grad()在更新鉴别器损失之前调用编码器优化器（又名生成器）。但是zero_grad()几乎没有记录，我找不到有关它的信息。
这是将标准 GAN 训练（选项 1）与其实现（选项 2）进行比较的伪代码。我认为第二个选项是错误的，因为它可能会用 E_opt 累积 D_loss 梯度。有人可以判断这两段代码是否等效吗？
选项 1（标准 GAN 实现）：
X, y = get_D_batch()
D_opt.zero_grad()
pred = model(X)
D_loss = loss(pred, y)
D_opt.step()
X, y = get_E_batch()
E_opt.zero_grad()
pred = model(X)
E_loss = loss(pred, y)
E_opt.step()
选项 2（zero_grad()在开始时调用两个优化器）：
E_opt.zero_grad()
D_opt.zero_grad()
X, y = get_D_batch()
pred = model(X)
D_loss = loss(pred, y)
D_opt.step()
X, y = get_E_batch()
pred = model(X)
E_loss = loss(pred, y)
E_opt.step()
我的代码如下所示：
if no_grad_condition:
with torch.no_grad():
out=network(input)
else:
out=network(input)
有没有更干净的方法来做到这一点，而不重复该行out=network(input)？
我正在寻找本着以下精神的东西：
with torch.no_grad(no_grad_condition):
out=network(input)