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import torch
x = torch.cat([x, x, x], dim=1) # où x est votre tenseur initial.
from scipy.fft import fft
y = fft(x) # x est un array numpy que vous avez défini au préalable.
y = y[:len(y)//2] # On coupe la réponse en deux, car la seconde moitié est en miroir avec la première, donc redondante.
total_parameters = pytorch_total_params = sum(p.numel() for p in model.parameters())
print(f"Nombre de paramètres : {total_parameters:,}")
# model est un modèle que vous avez déjà défini à l'avance.
nombre = 123456789
print(f"Voici mon nombre : {nombre:,}")
# Ceci va afficher 123,456,789
import torch
parameters_list = list(model1.parameters()) + list(model2.parameters())
optimizer = torch.optim.Adam(params=parameters_list)
# Il suffit donc de concaténer les listes des paramètres des différents modèles que l'on veut optimiser.
for params in model.parameters():
params.requires_grad = False
# Où model est un modèle que vous avez déjà pré-défini.
conda env remove --name <NOM DE L'ENVIRONNEMENT>
# Par exemple, pour supprimer un environnement qui s'appelle venvconda, on fera:
# conda env remove --name venvconda
@ladatascience
ladatascience / conda-deactivate
Last active January 5, 2023 09:06
Sortir d'un environnement virtuel créé avec Anaconda. LIEN: https://ladatascience.fr/2023/01/05/sortir-dun-environnement-virtuel-anaconda/
conda deactivate
conda create --name <NOM DE L'ENVIRONNEMENT> python=<VERSION DE PYTHON>
# Par exemple, pour créer un environnement virutel appelé "venvconda" et avec une version 3.6.5 de Python, on utilisera:
# conda create --name venvconda python=3.6.5