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:
'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。
- 当以
'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。
- 当以
3. 模型的状态字典
以下是一些关于 model.state_dict()
的关键点:
-
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"
。 -
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。 -
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'