pytorch中tensorboard的使用

时间: 2023-04-17 08:03:38 浏览: 80
PyTorch中可以使用TensorBoard来可视化训练过程和模型结构。使用TensorBoard需要安装TensorBoard和TensorBoardX两个库。安装完成后，可以通过以下步骤来使用TensorBoard： 1. 导入TensorBoardX库：`from tensorboardX import SummaryWriter` 2. 创建SummaryWriter对象：`writer = SummaryWriter(log_dir='logs')` 3. 在训练过程中，使用writer对象记录训练过程中的损失、准确率等指标：`writer.add_scalar('loss', loss, global_step=step)` 4. 在训练过程中，使用writer对象记录模型参数的分布情况：`writer.add_histogram('conv1.weight', conv1.weight, global_step=step)` 5. 在训练结束后，关闭SummaryWriter对象：`writer.close()` 6. 启动TensorBoard：`tensorboard --logdir=logs` 7. 在浏览器中打开TensorBoard的网址：`http://localhost:6006` 在TensorBoard中，可以查看训练过程中的损失曲线、准确率曲线、模型参数的分布情况等信息，还可以查看模型结构图和计算图。TensorBoard是一个非常强大的工具，可以帮助我们更好地理解和优化模型。
相关问题

pytorch中tensorboard可视化

PyTorch中可以使用TensorBoard进行可视化。TensorBoard是一个用于可视化神经网络训练过程的工具，可以帮助我们更好地理解和调试模型。在PyTorch中，我们可以使用TensorBoardX库来将PyTorch的训练过程可视化到TensorBoard中。TensorBoardX提供了一些方便的API，可以将训练过程中的损失、准确率、梯度等信息记录到TensorBoard中，并生成可视化图表。使用TensorBoard可以帮助我们更好地理解模型的训练过程，优化模型的性能。

pytorch使用tensorboard

PyTorch 支持使用 TensorBoard，可以通过使用 torch.utils.tensorboard 模块进行使用。首先需要安装 TensorBoard 的依赖包，然后在你的 PyTorch 代码中使用 TensorBoardWriter 来记录你的数据。可以在训练过程中记录损失和精度等指标，也可以记录训练过程中的图像。最后，可以通过运行 TensorBoard 来查看记录的数据。

相关推荐

pdf

pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例

今天小编就为大家分享一篇pytorch使用tensorboardX进行loss可视化实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
zip

PyTorch的tensorboard插件-python开发

PyTorch的tensorboard插件，只用...=1.3 常见问题安装 在 anaconda2 / anaconda3 上测试，使用 PyTorch 1.3.1 / torchvision 0.4.1 / tensorboard 2.0.0 pip install tensorboardX 或从源代码构建：pip install 'git +...
pdf

一学就会 | 基于PyTorch的TensorBoard可视化

TensorBoard这款工具你是一定要掌握的可视化工具...文章目录全文框架简介安装TensorBoardTensorBoard中主要功能函数介绍SummaryWriter类SummaryWriter类的方法add_scalar()方法:add_scalars()方法add_histogram()方法a

pytorch 使用tensorboard的例子

可以回答这个问题。以下是一个使用 PyTorch 和 TensorBoard 的示例代码： python import torch from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 创建一个 SummaryWriter 对象，用于记录 TensorBoard 日志 writer = SummaryWriter() # 定义一个简单的神经网络模型 class Net(torch.nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.fc1 = torch.nn.Linear(10, 5) self.fc2 = torch.nn.Linear(5, 1) def forward(self, x): x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x # 创建一个模型实例 net = Net() # 定义一个输入张量 input_tensor = torch.randn(1, 10) # 将模型和输入张量传入 SummaryWriter 对象，记录模型结构和输入张量 writer.add_graph(net, input_tensor) # 定义一个损失函数和优化器 criterion = torch.nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # 训练模型 for i in range(100): # 随机生成一个训练样本 x = torch.randn(1, 10) y = torch.randn(1, 1) # 前向传播 output = net(x) # 计算损失 loss = criterion(output, y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 记录损失值和训练次数到 TensorBoard writer.add_scalar('Loss', loss.item(), i) # 关闭 SummaryWriter 对象 writer.close() 这个示例代码演示了如何使用 PyTorch 和 TensorBoard 记录神经网络模型的结构和训练过程中的损失值。具体来说，代码中定义了一个简单的神经网络模型，使用 SummaryWriter 对象记录了模型结构和输入张量，然后使用随机生成的训练样本训练模型，并将损失值和训练次数记录到 TensorBoard 中。

pytorch使用tensorboardx

PyTorch使用TensorBoardX可以方便地可视化训练过程和模型结构。首先需要安装TensorBoardX库，然后在代码中引入相关模块，如SummaryWriter和add_scalar等，然后在训练过程中使用这些模块记录训练损失、准确率等信息，最后使用命令行启动TensorBoard服务，即可在浏览器中查看可视化结果。TensorBoardX支持的可视化类型包括标量、直方图、图像、音频等。

pytorch的tensorboard

PyTorch的TensorBoard是一个可视化工具，可以帮助我们更好地理解和调试我们的深度学习模型。它可以显示训练和验证的损失、精度、梯度等信息，还可以可视化模型结构、参数分布等信息。 要使用PyTorch的TensorBoard，需要安装TensorBoard和TensorBoardX两个库。TensorBoardX是一个PyTorch的扩展库，可以将PyTorch的数据转换为TensorBoard所需的格式。 以下是使用PyTorch的TensorBoard的基本步骤： 1. 安装TensorBoard和TensorBoardX库： pip install tensorboard pip install tensorboardX 2. 在代码中导入TensorBoardX库： from tensorboardX import SummaryWriter 3. 创建一个SummaryWriter对象，并将其与TensorBoard连接： writer = SummaryWriter(log_dir='logs') 4. 在训练过程中，将需要记录的数据写入SummaryWriter对象： writer.add_scalar('loss', loss, global_step=step) writer.add_scalar('accuracy', accuracy, global_step=step) 5. 启动TensorBoard服务器： tensorboard --logdir=logs 6. 在浏览器中打开http://localhost:6006，即可查看可视化结果。

pytorch 使用tensorboard查看网络层

你可以使用PyTorch的TensorBoardX库来将PyTorch的训练过程和网络层可视化。下面是一个简单的步骤： 1. 安装TensorBoardX库： pip install tensorboardX 2. 在你的PyTorch代码中导入必要的库： python import torch import tensorboardX as tb 3. 在你的代码中创建一个SummaryWriter对象，用于写入TensorBoard日志文件： python writer = tb.SummaryWriter() 4. 将你想要可视化的数据写入SummaryWriter对象，例如网络层的权重和梯度： python for name, param in model.named_parameters(): writer.add_histogram(name, param, global_step) 其中，name是网络层的名称，param是该层的参数，global_step是训练的全局步数。 5. 在训练过程中，使用add_scalar方法将其他需要可视化的数据写入SummaryWriter对象： python writer.add_scalar('Loss', loss.item(), global_step) 6. 训练结束后，关闭SummaryWriter对象并保存日志文件： python writer.close() 7. 启动TensorBoard服务器以查看可视化结果，命令如下： tensorboard --logdir=path/to/log-directory 其中，path/to/log-directory是你保存日志文件的路径。 在浏览器中打开TensorBoard的网址，你就可以查看网络层的可视化结果了。

pytorch profiler tensorboard

PyTorch Profiler Tensorboard是PyTorch中的一个可视化工具，用于分析和优化模型的性能。它使用Tensorboard来可视化模型的训练过程和性能指标。你可以通过安装torchsummary库来计算每层参数个数，并使用summary函数来输出模型的参数数量。 要使用PyTorch Profiler Tensorboard，你需要导入必要的包并加载和转换数据集。导入torch、torch.nn、torch.optim、torch.profiler、torch.utils.data等包，并使用相应的函数加载和转换数据集，例如CIFAR10数据集。 然后，你可以使用profiler对模型进行性能分析。通过设置适当的参数，如schedule、on_trace_ready和record_shapes等，你可以控制性能分析的行为。使用prof.start()开始性能分析，然后在每个训练步骤中调用prof.step()，最后使用prof.stop()结束性能分析。 最后，你可以使用Tensorboard来查看性能分析的结果。通过在profiler中设置on_trace_ready参数为tensorboard_trace_handler并指定日志文件路径，你可以将性能分析结果保存为Tensorboard可读取的格式。然后，你可以使用Tensorboard来可视化模型的性能指标和训练过程。 综上所述，PyTorch Profiler Tensorboard是PyTorch中的一个可视化工具，用于分析和优化模型的性能。你可以使用torchsummary库来计算模型的参数数量，并使用torch.profiler和Tensorboard来进行性能分析和可视化。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [PyTorch常用小工具-Tensorboard、Summary、Profiler](https://blog.csdn.net/m0_51233386/article/details/127655593)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [Pytorch profiler with tensorboard.](https://blog.csdn.net/qq_44554428/article/details/123169430)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

pytorch中使用tensorboard

### 回答1： PyTorch中使用TensorBoard可以通过安装TensorBoardX库来实现。TensorBoardX是一个PyTorch的扩展库，它提供了一种将PyTorch的数据可视化的方法，可以将训练过程中的损失函数、准确率等指标以图表的形式展示出来，方便用户对模型的训练过程进行监控和调试。具体使用方法可以参考TensorBoardX的官方文档。 ### 回答2： PyTorch是一款流行的深度学习框架，用于实现神经网络模型和训练过程。TensorBoard是与TensorFlow框架一起使用的一个可视化工具，方便进行模型训练和性能调优。但是，PyTorch用户也可以充分利用TensorBoard来监控他们的模型。 在PyTorch中使用TensorBoard主要包括以下几个步骤： 1. 安装TensorBoard和TensorFlow：需要在PyTorch的虚拟环境中安装TensorFlow和TensorBoard，这可以使用pip来完成。 2. 导入所需的库：首先，需要导入PyTorch库和TensorFlow库。在这里，PyTorch库用于定义、训练和测试模型，而TensorFlow库用于可视化和监视模型训练过程。可以使用以下代码导入这些库： import tensorflow as tf from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter 3. 创建SummaryWriter对象：SummaryWriter是TensorBoard类的主要接口。可以使用它来创建TensorBoard的摘要文件和事件文件。在下面的代码中，可以创建一个名为“runs/xxx”的摘要写入器： writer = SummaryWriter('runs/xxx') 4. 定义模型：在PyTorch中定义模型。在下面的代码中，定义了一个包含两个全连接层的简单线性模型： import torch.nn as nn class LinearModel(nn.Module): def __init__(self): super(LinearModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(784, 100) self.fc2 = nn.Linear(100, 10) def forward(self, x): x = x.view(-1, 784) x = nn.functional.relu(self.fc1(x)) x = self.fc2(x) return x 5. 记录数据：使用writer对象记录数据。可以使用以下代码来记录训练数据： for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): # 定义前向传递 outputs = model(images) # 计算损失 loss = criterion(outputs, labels) # 后向传递和优化器的更新 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 记录损失和准确率 writer.add_scalar('Training/Loss', loss.item(), epoch * len(train_loader) + i) total = labels.size(0) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) correct = (predicted == labels).sum().item() writer.add_scalar('Training/Accuracy', 100 * correct / total, epoch * len(train_loader) + i) 6. 可视化和监控：在运行完上述代码后，可以返回到TensorBoard中，可视化和监视训练过程。输入以下命令，启动TensorBoard服务： tensorboard --logdir=runs 然后，在Web浏览器中，输入http://localhost:6006访问TensorBoard服务器。此时，可以看到图形界面显示了许多模型指标，例如损失和准确率。点击“Scalars”选项卡，就可以查看训练过程中的损失和准确率曲线。 总之，在PyTorch中使用TensorBoard可以方便地监视模型的训练和性能，并且TensorBoard可以提供可视化和交互式工具来帮助调试模型。 ### 回答3： PyTorch是近年来开发迅速的深度学习框架之一，基于Python语言，操作简便易学，广受欢迎。其应用范围广泛，包括图像识别、文本分类、语言模型等多种场景。 TensorBoard是TensorFlow框架提供的可视化工具，能够展现模型训练过程中的各类参数、数据和图形化结果。然而，使用PyTorch的开发者也可以使用TensorBoard，PyTorch支持使用TensorBoard进行训练过程可视化。 下面是关于使用TensorBoard来监测PyTorch训练过程的几种方法： 一、使用TensorboardX TensorBoardX是一种基于PyTorch创建的TensorBoard工具，它使用了TensorFlow的tensorboard接口。使用该工具需要对PyTorch进行一些包的安装。 首先安装TensorboardX包： python !pip install tensorboardX 然后，创建一个SummaryWriter，监测损失函数、准确率、图像等数据： python from tensorboardX import SummaryWriter writer = SummaryWriter("tb_dir") for i in range(100): writer.add_scalar('loss/train', i**2, i) writer.add_scalar('loss/test', 0.7*i**2, i) writer.add_scalar('accuracy/test', 0.9*i, i) writer.add_scalar('accuracy/train', 0.6*i, i) 最后启动TensorBoard，运行 pytorch使用tensorboard的命令行。 tensorboard --logdir tb_dir --host localhost --port 8088 二、使用PyTorch内置的TensorBoard可视化 pytorch 1.2版本以上，又增加了 PyTorch自带的TensorBoard可视化，PyTorch 内置的与TensorBoard的API兼容，创建SummaryWriter的方法更加简便，而不需要安装多个包。在训练过程中，与使用TensorBoardX类似，将需要监测的数据文件写入到SummaryWriter中： python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter() for i in range(100): writer.add_scalar('loss/train', i**2, i) writer.add_scalar('loss/test', 0.7*i**2, i) writer.add_scalar('accuracy/test', 0.9*i, i) writer.add_scalar('accuracy/train', 0.6*i, i) 运行 tensorboard --logdir , 输入PyTorch写入的文件即可。 三、使用Fastai集成的TensorBoardCallback 除了TensorboardX和PyTorch内置的TensorBoard可视化外，有另外一个可选方案，即使用Fastai中的TensorBoardCallback。Fastai是基于PyTorch的高级深度学习框架，其包含了处理端到端的许多好用工具，包括用于监控训练进程的TensorBoardCallback。下面是使用方法： python from fastai.basics import * path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) data = ImageDataBunch.from_folder(path) learn = cnn_learner(data, models.resnet18, metrics=accuracy, callback_fns=ShowGraph) learn.fit(5) 设置callback_fns中的ShowGraph即可可视化监测模型的训练过程。 总结 PyTorch是一个强大的深度学习框架，它提供了多种工具监测模型的训练过程。TensorBoard是目前广泛使用的可视化工具之一，使用TensorboardX、PyTorch内置的可视化、Fastai的TensorBoardCallback等方法均可实现PyTorch训练过程的监测和可视化，方便开发者了解模型的训练进程，发现问题并进行调整优化。

pytorch 使用tensorboard查看网络结构

在PyTorch中，你可以使用TensorBoard来查看网络结构。下面是一些步骤供你参考： 1. 首先，确保你已经安装了TensorBoard和TensorBoardX库。你可以使用以下命令来安装它们： pip install tensorboard pip install tensorboardX 2. 在你的代码中，导入TensorBoardX库： python from tensorboardX import SummaryWriter 3. 创建一个SummaryWriter实例，并指定一个目录来保存TensorBoard日志： python writer = SummaryWriter('logs') 4. 在你的网络定义中，使用add_graph方法将网络结构写入TensorBoard日志： python # 假设你的网络是一个nn.Module的子类 model = YourModel() input_tensor = torch.Tensor(batch_size, input_size) # 替换为你的输入张量 writer.add_graph(model, input_tensor) 5. 在训练过程中，使用add_scalar方法将损失、准确率等训练指标写入TensorBoard日志： python # 在每个训练迭代中调用 writer.add_scalar('loss', loss.item(), global_step) # 根据你的训练迭代次数更新global_step 6. 最后，运行TensorBoard服务器以查看网络结构和训练指标。在命令行中执行以下命令： tensorboard --logdir=logs 7. 打开浏览器，访问http://localhost:6006，你应该能够在TensorBoard中看到网络结构和训练指标。 这是一种基本的使用方法，你还可以通过TensorBoard进行更多高级功能的可视化，如直方图、图像等。请查阅TensorBoard和TensorBoardX的文档以获取更多信息。

pytorch 与tensorboard

PyTorch与Tensorboard是可以一起使用的。在PyTorch中，可以使用TensorboardX模块进行数据的可视化，包括模型结构、损失函数的变化等。TensorboardX相对于PyTorch自带的visdom模块来说，使用接口更加方便、简洁。对于PyTorch 1.1.0及之前的版本，建议使用TensorboardX 1.7及之前的版本，因为在TensorboardX 1.8中的add_graph方法可能无法使用，而add_graph方法用于可视化模型结构。对于PyTorch 1.2.0及之后的版本，可以使用更新的TensorboardX，对于较新版本的PyTorch，这种更新实现对其有更好的支持。

pytorch安装tensorboard

要在 PyTorch 中安装 TensorBoard，请执行以下步骤： 1. 确保您已安装了 TensorFlow，因为 TensorBoard 是 TensorFlow 的一个工具。 2. 通过以下命令安装 TensorBoard： pip install tensorboard 3. 然后，在 PyTorch 代码中，您需要使用 TensorBoard 可视化您的模型，这需要使用 tensorboardX 库，可以通过以下命令安装： pip install tensorboardX 4. 一旦安装了 TensorBoard 和 tensorboardX，您就可以在 PyTorch 代码中使用 TensorBoard 进行可视化。 请注意，安装 tensorboardX 的版本与您使用的 PyTorch 版本相关，请确保使用与您的 PyTorch 版本兼容的版本。

pytorch安装tensorboard版本

在安装PyTorch时，TensorBoard已经被包含在内。如果你想使用TensorBoard，你可以通过以下命令启动它： tensorboard --logdir=path/to/log-directory 其中，path/to/log-directory是你保存TensorBoard日志文件的路径。如果你想在PyTorch中使用TensorBoard，你需要在你的代码中导入torch.utils.tensorboard模块，并使用SummaryWriter类来记录你的训练过程。例如： python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 创建一个SummaryWriter对象，指定日志文件保存的路径 writer = SummaryWriter('path/to/log-directory') # 记录训练过程中的损失值 for i in range(num_epochs): loss = train(...) writer.add_scalar('train_loss', loss, i) # 关闭SummaryWriter对象 writer.close() 这样，你就可以在TensorBoard中查看你的训练过程了。如果你想使用TensorBoard来可视化PyTorch模型的计算图，你可以使用torch.utils.tensorboard.writer.SummaryWriter类的add_graph方法。例如： python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 创建一个SummaryWriter对象，指定日志文件保存的路径 writer = SummaryWriter('path/to/log-directory') # 记录模型的计算图 model = ... inputs = ... writer.add_graph(model, inputs) # 关闭SummaryWriter对象 writer.close()

pytorch和tensorboard

PyTorch是一个开源的机器学习框架，用于构建深度学习模型。它提供了丰富的工具和库，使得开发者可以方便地进行模型训练和推理。而Tensorboard是TensorFlow的可视化工具，用于可视化模型训练过程中的各种指标和图表。然而，从PyTorch 1.2.0版本开始，PyTorch已经内置了对Tensorboard的支持，因此在使用PyTorch时，可以直接使用Tensorboard进行模型训练过程的可视化。为了使用Tensorboard，需要手动安装Tensorboard库，并且还需要安装TensorFlow库。TensorboardX是一个用于PyTorch的第三方库，它提供了与Tensorboard类似的功能，可以用于可视化展示不同类型对象的训练过程。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [【人工智能概论】 PyTorch可视化工具Tensorboard安装与简单使用](https://blog.csdn.net/qq_44928822/article/details/128722693)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [PyTorch深度学习训练可视化工具tensorboardX](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/123675832)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

pytorch的tensorboard启动命令

在PyTorch中，可以使用TensorBoard来可视化训练过程和模型的性能。TensorBoard是TensorFlow的可视化工具，但PyTorch也支持使用TensorBoard。 要在PyTorch中使用TensorBoard，需要安装TensorBoard并在训练代码中添加一些代码来记录训练过程和模型的性能指标。在记录完数据后，可以使用TensorBoard来可视化这些数据。 以下是在PyTorch中启动TensorBoard的命令： tensorboard --logdir=path/to/log-directory 其中，path/to/log-directory是保存TensorBoard日志文件的目录路径。在训练代码中，需要使用SummaryWriter类来记录数据，例如： python from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter writer = SummaryWriter('path/to/log-directory') # 记录训练损失 for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): # 训练模型... loss = ... # 记录损失 writer.add_scalar('train/loss', loss, i) # 记录模型参数 for name, param in model.named_parameters(): writer.add_histogram(name, param, i) # 关闭SummaryWriter writer.close() 在上面的示例中，SummaryWriter类用于记录训练损失和模型参数。add_scalar方法用于记录标量数据，add_histogram方法用于记录张量数据。close方法用于关闭SummaryWriter对象。记录完数据后，可以使用上面的命令启动TensorBoard，然后在浏览器中打开TensorBoard的地址进行可视化。

pytorch和tensorboard版本

PyTorch和TensorBoard是两个不同的软件包，它们的版本独立于彼此。 PyTorch的版本可以通过以下命令查询： import torch print(torch.__version__) TensorBoard的版本可以通过以下命令查询： tensorboard --version 或者，如果你在Python中使用TensorBoard，可以使用以下命令： import tensorboard print(tensorboard.__version__)

pytorch对应tensorboard版本

根据引用和引用的内容，我们可以得知pytorch对应的tensorboard版本是tensorboardX。可以通过以下命令安装： pip install tensorboardX 安装完成后，可以通过以下命令启动tensorboardX： tensorboard --logdir=path/to/logs 其中，path/to/logs是你保存日志文件的路径。启动后，在浏览器中打开http://localhost:6006即可查看可视化结果。

最新推荐

kube-flannel.yaml

k8s网络插件

基于51单片机的usb键盘设计与实现(1).doc

基于51单片机的usb键盘设计与实现(1).doc

"海洋环境知识提取与表示：专用导航应用体系结构建模"

对海洋环境知识提取和表示的贡献引用此版本：迪厄多娜·察查。对海洋环境知识提取和表示的贡献：提出了一个专门用于导航应用的体系结构。建模和模拟。西布列塔尼大学-布雷斯特，2014年。法语。NNT：2014BRES0118。电话：02148222HAL ID：电话：02148222https://theses.hal.science/tel-02148222提交日期：2019年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire论文/西布列塔尼大学由布列塔尼欧洲大学盖章要获得标题西布列塔尼大学博士（博士）专业：计算机科学海洋科学博士学院对海洋环境知识的提取和表示的贡献体系结构的建议专用于应用程序导航。提交人迪厄多内·察察在联合研究单位编制（EA编号3634）海军学院

react中antd组件库里有个 rangepicker 我需要默认显示的当前月1号到最后一号的数据 要求选择不同月的时候 开始时间为一号 结束时间为选定的那个月的最后一号

你可以使用 RangePicker 的 defaultValue 属性来设置默认值。具体来说，你可以使用 moment.js 库来获取当前月份和最后一天的日期，然后将它们设置为 RangePicker 的 defaultValue。当用户选择不同的月份时，你可以在 onChange 回调中获取用户选择的月份，然后使用 moment.js 计算出该月份的第一天和最后一天，更新 RangePicker 的 value 属性。 以下是示例代码： ```jsx import { useState } from 'react'; import { DatePicker } from 'antd';

基于plc的楼宇恒压供水系统学位论文.doc

基于plc的楼宇恒压供水系统学位论文.doc

"用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别"

表示用于对齐和识别的3D模型马蒂厄·奥布里引用此版本：马蒂厄·奥布里表示用于对齐和识别的3D模型计算机视觉与模式识别[cs.CV].巴黎高等师范学校，2015年。英语NNT：2015ENSU0006。电话：01160300v2HAL Id：tel-01160300https://theses.hal.science/tel-01160300v22018年4月11日提交HAL是一个多学科的开放获取档案馆，用于存放和传播科学研究文件，无论它们是否已这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，或来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire博士之路博士之路博士之路在获得等级时，DOCTEURDE L'ÉCOLE NORMALE SUPERIEURE博士学校ED 386：巴黎中心数学科学Discipline ou spécialité：InformatiquePrésentée et soutenue par：马蒂厄·奥布里le8 may 2015滴度表示用于对齐和识别的Unité derechercheThèse dirigée par陪审团成员équipe WILLOW（CNRS/ENS/INRIA UMR 8548）慕尼黑工业大学（TU Munich�

valueError: Pandas data cast to numpy dtype of object. Check input data with np.asarray(data).

这个错误通常发生在使用 Pandas DataFrame 时，其中包含了一些不能被转换为数字类型的数据。 解决方法是使用 `pd.to_numeric()` 函数将数据转换为数字类型。例如： ```python import pandas as pd import numpy as np # 创建一个包含字符串和数字的 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, '3']}) # 尝试将整个 DataFrame 转换为数字类型会报错 np.asarray(df, dtype=np.float) # 使

基于VC--的五子棋程序设计与实现毕业设计.doc

基于VC--的五子棋程序设计与实现毕业设计.doc

体系结构驱动的普遍性应用程序中

体系结构驱动的普遍性应用程序的自主适应艾蒂安·甘德里勒引用此版本：艾蒂安·甘德里勒。由体系结构驱动的普遍性应用程序的自主适应。无处不在的计算。格勒诺布尔大学，2014年。法语。NNT：2014GRENM078。电话：01215004HAL ID：电话：01215004https://theses.hal.science/tel-01215004提交日期：2015年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire论文要获得的等级格勒诺布尔大学博士专业：计算机科学部长令：2006年提交人艾蒂安·G·安德里尔论文由Philippe LAlanda指导由Stephanie CHollet共同指导在格勒诺布尔计算机科学实验室编写数学、信息科学与技术、计算机科学博士体系结构驱动的普遍性应用程序的自主适应论文�

STM32F103 RCT6 LCD显示正弦波并且设置可以调节振幅的触摸按键代码

以下是基于STM32F103RCT6和Keil MDK-ARM开发环境的LCD显示正弦波并且设置可以调节振幅的触摸按键代码： ```c #include "stm32f10x.h" #include "lcd.h" //LCD驱动库 #include "math.h" //数学库 #define PI 3.14159 //圆周率 void delay_ms(uint16_t n); int main(void) { float amplitude = 20; //振幅 float frequency = 1; //频率 float phase = 0; //相位