2019/03/19 21:12
1.函式：numpy.linspace(start,stop,num=50,endpoint=true,retstep=false,dtype=none)引數：
start：scalar型別（個人理解是標量的意思，這不是乙個具體的資料型別，而是指某一些資料型別，比如int,float,bool,long,str等等都屬於sclar型別）。這個數引數表示這個序列的開始值。stop：scalar型別。如果endpoint=true。那麼stop就是序列的終止數值。當endpoint=false時，返回值中不包含最後乙個端點，並且步長會改變。
num：int型，可選引數，預設值為50。表示要生成的樣本數，必須是非負值。
endpoint：bool型別。可選引數，預設值為true，這時stop就是最後的樣本。為false時，不包含stop的值。
retstep：bool型別。可選引數，預設值為true，這時返回值是(samples,step)，前面的是陣列，後面是步長。
dtype：表示輸出的陣列的資料型別，如果沒有給出就從其他輸入中推斷輸出的型別
返回值：samples：ndarray型別。在[start，stop]閉區間，或者[start，stop)半閉合區間中，數量為num，步長相等的樣本。至於包不包含stop取決於endpoint引數的取值。step：float型別。可選。只有restep引數取值為true時才會返回這個返回值，表示樣本中步長
2.matplotlib.pyplot.plot()
plot([x], y, [fmt], data=none, **kwargs)
plot([x], y, [fmt], [x2], y2, [fmt2], ..., **kwargs)
3.matplotlib.pyplot.figure()語法說明
figure(num=none, figsize=none, dpi=none, facecolor=none, edgecolor=none, frameon=true)
num:影象編號或名稱，數字為編號 ，字串為名稱
figsize:指定figure的寬和高，單位為英吋；
dpi引數指定繪圖物件的解析度，即每英吋多少個畫素，預設值為80 1英吋等於2.5cm,a4紙是 21*30cm的紙張
facecolor:背景顏色
edgecolor:邊框顏色
frameon:是否顯示邊框
4.使用pytorch進行訓練和測試時一定注意要把例項化的model指定train/eval，eval（）時，框架會自動把bn和dropout固定住，不會取平均，而是用訓練好的值，不然的話，一旦test的batch_size過小，很容易就會被bn層導致生成顏色失真極大！！！！！！
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