最近在学习若依系统的框架，其中发现一个很奇怪的事情，网上查询很多地方，也是一知半解。网上搜索的结果如下，大家可以先看看：[vue进阶]关于dicts字典的用法_小钿钿不忘初心_的博客-CSDN博客前言在使用若依框架开发小项目的时候，发现在项目中频繁使用到字典，原本代码中的dicts没有深入研究，故自己写了一个混入来实现想要的字典获取功能。但是觉得每次切换页面都需要调用一下，而且每个系统都有一个mixins混入文件，感觉维护起来稍显繁琐。继而研究了一下dicts的用法，记录一下使用过程。1.首先确定字典的接口，在若依框架中如下，具体可根据自己后端提供的字典接口进行修改//根据字典类型查询字典数据
最近在学习若依系统的框架，其中发现一个很奇怪的事情，网上查询很多地方，也是一知半解。网上搜索的结果如下，大家可以先看看：[vue进阶]关于dicts字典的用法_小钿钿不忘初心_的博客-CSDN博客前言在使用若依框架开发小项目的时候，发现在项目中频繁使用到字典，原本代码中的dicts没有深入研究，故自己写了一个混入来实现想要的字典获取功能。但是觉得每次切换页面都需要调用一下，而且每个系统都有一个mixins混入文件，感觉维护起来稍显繁琐。继而研究了一下dicts的用法，记录一下使用过程。1.首先确定字典的接口，在若依框架中如下，具体可根据自己后端提供的字典接口进行修改//根据字典类型查询字典数据
python中Dict字典类型字典也是用于存储一组或者多组数据时使用字典是键值对的存储方式name:admin键和值之间使用冒号分隔键必须是字符串或者数字类型,键可以是任意类型键名不能重复,值可以重复比如需要记录一本树相关数据书名,作者,价格…vard=[{‘title’:’’,‘author’:‘鬼谷子’,‘price’:‘29’},{‘title’:’’,‘author’:‘鬼谷子’,‘price’:‘30’}]print(vard,type(vard))获取字典中的值print(vard[0][‘price’])字典中的键值不能重复否则会覆盖vard={‘a’:10,‘a’:20}tip
python中Dict字典类型字典也是用于存储一组或者多组数据时使用字典是键值对的存储方式name:admin键和值之间使用冒号分隔键必须是字符串或者数字类型,键可以是任意类型键名不能重复,值可以重复比如需要记录一本树相关数据书名,作者,价格…vard=[{‘title’:’’,‘author’:‘鬼谷子’,‘price’:‘29’},{‘title’:’’,‘author’:‘鬼谷子’,‘price’:‘30’}]print(vard,type(vard))获取字典中的值print(vard[0][‘price’])字典中的键值不能重复否则会覆盖vard={‘a’:10,‘a’:20}tip
JSON（JavaScriptObjectNotation,JS对象简谱）是一种轻量级的数据交换格式。现在的接口请求requestparams和responsebody，大都是使用json格式的数据。Python使用requests模块作接口请求，requestparams不能直接申明json格式，需先定义成dict字典数据，然后转换成json处理。Python中自带json库，json模块有2个方法dumps()：将dict数据转为json数据#coding=utf-8importjsonv={"code":200,"message":"请求成功","data":None}json_str=
JSON（JavaScriptObjectNotation,JS对象简谱）是一种轻量级的数据交换格式。现在的接口请求requestparams和responsebody，大都是使用json格式的数据。Python使用requests模块作接口请求，requestparams不能直接申明json格式，需先定义成dict字典数据，然后转换成json处理。Python中自带json库，json模块有2个方法dumps()：将dict数据转为json数据#coding=utf-8importjsonv={"code":200,"message":"请求成功","data":None}json_str=
项目场景：在多GPU环境下用Pytorch训练的Resnet分类网络问题描述卷积神经网络ResNet训练好之后，测试环境或测试代码用了单GPU版或CPU版，在加载网络的时候报错，报错处代码为：net.load_state_dict(torch.load(args.weights))报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet: Missingkey(s)instate_dict:"conv1.0.weights","conv1.1.weights","conv1.1.bias",...原因分析：出现这种报错的原因主要是，state
项目场景：在多GPU环境下用Pytorch训练的Resnet分类网络问题描述卷积神经网络ResNet训练好之后，测试环境或测试代码用了单GPU版或CPU版，在加载网络的时候报错，报错处代码为：net.load_state_dict(torch.load(args.weights))报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet: Missingkey(s)instate_dict:"conv1.0.weights","conv1.1.weights","conv1.1.bias",...原因分析：出现这种报错的原因主要是，state
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
