研1日记10

1. 日志

6.python接口自动化测试_日志类的封装与使用_哔哩哔哩_bilibili

简单的写法：python日志模块的封装(loguru)_哔哩哔哩_bilibili

2.open()函数

在Python中，使用open()函数打开文件时，第二个参数指定了文件的打开模式。'w'和'a'是两种常见的模式，它们之间有着关键的区别：

1. 'w' 模式（写入模式） ：
   • 当以'w'模式打开文件时，如果文件已存在，Python会覆盖（即删除原有内容）该文件，并从文件开头开始写入。
   • 如果文件不存在，Python会创建新文件。
   • 使用'w'模式时，如果需要在文件末尾追加内容，需要先读取原文件内容，然后将新内容追加到读取的内容后，再写回文件，这显然是不方便的。
2. 'a' 模式（追加模式） ：
   • 当以'a'模式打开文件时，如果文件已存在，Python会在文件末尾追加内容，而不会覆盖原有内容。
   • 如果文件不存在，Python会创建新文件。
   • 使用'a'模式非常适合于需要在文件末尾不断追加内容的场景。

3. 模型的状态字典

以下是一些关于 model.state_dict() 的关键点：

1. 键的命名 ：字典中的键是参数和缓冲区的唯一标识符。这些键通常是字符串，并且它们的命名遵循一定的规则，通常与模型的结构和参数的位置有关。例如，在卷积层中，权重和偏置的键可能类似于 "conv1.weight" 和 "conv1.bias"。

2. 修改模型参数 ：由于 model.state_dict() 返回的是一个普通的 Python 字典，因此你可以直接修改这个字典中的值来修改模型的参数。但是，修改字典后，你需要使用 model.load_state_dict(state_dict) 方法将修改后的字典加载回模型，以更新模型的参数。

3. 保存和加载模型 ：你可以使用 PyTorch 的 torch.save() 函数来保存状态字典到磁盘，然后在需要的时候使用 torch.load() 函数加载它。然后，你可以使用 model.load_state_dict() 方法将加载的状态字典加载回模型，以恢复模型的参数。

通过字典（dictionary）的.keys()方法来获取字典中的所有键（key）

4.时间

datetime.now(timezone.utc)+ timedelta(hours=8)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'