This repository is used to record some useful Python scripts that are commonly used in my work.
这个仓库用于记录我日常工作中一些有用的Python脚本。
| Python脚本名称 | 内容概述 | Jupyter notebook在线访问链接 |
|---|---|---|
| 为Pytorch神经网络每层设置不同的学习率 | TBD | Open in Jupyter nbviewer |
| CSV数据行的值列数多于字段数-Pandas无法正常读取 | 解决待处理的CSV表头字段数缺失或不全，少于样本行中的取值个数，pandas_csv无法正常读取问题； | Open in Jupyter nbviewer |
| 使用Pytorch构建自定义层 | 自定义创建一个包含有噪声的线性层(w*(x+noise)+b)，然后在常规网络构建过程中添加该自定义层； | Open in Jupyter nbviewer |
| 在Pytorch[内置数据集]上训练CNN模型 | 硬件配置(GPU)、获取内置数据(同时Transform)、定义DataLoader(划分好训练、验证、测试集)、模型定义与实例化、损失函数与优化器、训练循环、训练评估、学习曲线、测试推理、模型导出与加载； | Open in Jupyter nbviewer |
| Python实现1维和二维卷积 | TBD | Open in Jupyter nbviewer |
| 使用正规方程实现线性回归 | TBD | Open in Jupyter nbviewer |
| 使用梯度下降实现线性回归 | TBD | Open in Jupyter nbviewer |
| 利用Docker与FastAPI部署机器学习模型 | 构建基于机器学习的HPC抗压强度预测模型，然后模型序列化导出为本地文件。进一步结合Docker与FastAPI框架部署形成模型调用API接口； | Open in Jupyter nbviewer |
| 利用Python实现多视频画面拼接 | 多个视频拼接到同一个播放窗口，点击查看效果; | Open in Jupyter nbviewer |
| 利用Python调整视频宽高 | 调整视频文件的height与width; | Open in Jupyter nbviewer |