精华内容
下载资源
问答
  • 怎么在静态图上放动态图
    千次阅读
    2018-10-26 16:06:20

         前几天有个朋友问我这个问题:如何实现“把鼠标放到图片后,变成动态图”,他估计是没学过JavaScript,其实这个问题实现起来还是挺简单的。下面简单说下:

         原图片放静态图,为图片设置鼠标悬浮事件(onmouseover),把图片路径设置为动态图路径;再设置一个鼠标离开事件(onmouseout),把URL还原就好了。这样就可以达到鼠标放到图片上时,是动态图,离开后是静态图的效果。

     

    源代码如下,如想尝试运行,请注意图片路径问题,我这里图片是和HTML放在同一文件夹里的。具体可见最后面的测试地址。

    <!DOCTYPE html>
    <html>
      <head>
        <title>静态图_悬浮变动态图.html</title>
    	
        <meta http-equiv="keywords" content="keyword1,keyword2,keyword3">
        <meta http-equiv="description" content="this is my page">
        <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8">
        
        <!--<link rel="stylesheet" type="text/css" href="./styles.css">-->
        
      </head>
      
      <body>
        <p>下面这张图片原本是静态图,把鼠标到图片后,变成动态图</p>
        <img alt="猫_静态图" src="猫_静态图.jpg" 
        onmouseover="src='猫_动态图.gif'" 
        onmouseout="src='猫_静态图.jpg'"/>
      </body>
    </html>
    

    这个是静态图: 

    猫_静态图

    这个是动态图: 

    (注:如果这里的图片不能上传GIF,你可以上网找动态图,也许你可能会问没有静态图怎么办?截图动图就可以了!如果截图的像素不一样,你可以为图片添加width和height属性进行控制。) 


    2019年9月25日更新:

    添加测试地址:https://codepen.io/yansheng836/pen/mdbopqM,注:图片就是使用这两张“可爱的小猫”。

    更多相关内容
  • 喜欢上网的小伙伴就会知道网上流传灰常广泛...虽然这不是我们要讲的重点,但是也是有半毛钱关系的,下面要跟大家分享的是如何一张静态图片上面加一张GIF动态图图片编辑软件下载地址:http://www.leawo.cn/ND_upl...

    喜欢上网的小伙伴就会知道网上流传灰常广泛一种搞笑gif动态图片,这类图片大部分是视频转gif的,就是截取视频经典搞笑画面制作而成,还加了些搞笑文字。使用网络聊天工具尤其是QQ就最常见了,那些搞笑的表情令人哭笑不得。虽然这不是我们要讲的重点,但是也是有半毛钱关系的,下面要跟大家分享的是如何在一张静态图片上面加一张GIF动态图。

    图片编辑软件下载地址:http://www.leawo.cn/ND_upload.php?do=info&id=3019

    在一张静态图片上加一个gif会动的图片,有的朋友会觉得这怎么可能,一张是动态的图片,一张是静态的图片,真的有这样的软件吗(⊙_⊙)?还真的有这样的软件,要知道在狸窝宝典里面,将更多不可能的都变为有可能的,为你缔造有可能的一本宝典

    ec491036c1569d50f9f011afb53ddcc6.gif。如不相信的话,往下看便知分晓啦。

    大伙儿先将工具下载下来,就是上面的那款图片编辑软件啦,下载后按照提示安装好,便是运行软件啦,“点击新建项目 —工程文件存储位置 — 有效预置 — PAL-DV 宽银幕48KHz”,还要记得命名字哦。前期工作可能会有些繁琐,但不能让这小事影响了心情。随后便是运行软件,进入到主界面,在软件的项目面板空白处右键选择导入,将准备好的静态图片和gif动态图片导入进来吧。

    3ff5741cedcbb4f44a25a464c4363232.png

    用鼠标先将静态图片拖拽添加到视频1轨道上吧,添加到了视频轨道上的图片在右上角的预览窗口里会看得到的,按下空格键会播放时间线会移动,但是因为是静态的图片,所以预览窗口上面是没有任何反应的啦。

    35bf472b57422205d3fe341d2b94adbf.png

    再来就是用鼠标把gif图片拖拽到视频2轨道上啦,再按下空格键,这回就能看见gif动态动起来啦,你明白了吗?来,试下……

    dec6885e9c04e7d5be85faeef4fc85bc.gif

    7b3a319d0782c260c03f75afe8b240d5.png

    在预览窗口上面看到的是一张静态图片上面有一个gif动态图片了,就是我们今天要讲的重点了,大家也亲眼看到了吧,一切皆有可能!要求是在静态图片某个角落贴个gif动态图,那么还要调整gif图片的位置咯。

    用鼠标选中视频1轨道上的gif图片,在上面的特效控制台点击运动打开下拉菜单,这里有位置、缩放比例、旋转、定位点、抗闪烁过滤这几个参数,那么需要设置的参数辨识位置和缩放比例了,位置自然是调节gif图片的位置了,通过修改参数来确定位置。比如要把图片设置到右下角,那么参数可以设置为如下图所示。还有大小大话可以修改缩放比例来确定,就不多说了,自己可酌情而定啦。

    b960fe5e9d98e9918b89ac79ecb71860.png

    就这样,简简单单的几个操作就能在静态图片某个角落贴个gif动态图,你可以在左上角,右上角等角落都可以贴上gif图片。那么我们就来进行最后的操作吧,就是输出制作好的文件呀。选择文件 — 导出 — 媒体,弹出一个窗口,需要选择文件的输出格式,当你点击格式打开下拉菜单时会发现有一个动画gif和gif选项,我们选择第一个吧,第一个是默认的gif动画尺寸大小,而第二个是gif静态的格式图片哦,别搞错咯。

    选择之后尺寸参数时默认的,在下面的视频里还可以设置输出图片的尺寸即是高度和宽度,可以修改参数的,但是这个按等比例缩放的,把后面的链接按钮点掉才可以分别调节高度和宽度。右上角有个源和输出的文件预览,源就是刚才编辑的源文件,而输出的才是最终的,可以边看效果边调节的。很方便啊有木有!你会发现输出那里的图片有黑边,那么就需要点击下面的纵横比,选择自定义,输入合适的参数即可。调节好了之后就可以点击确定到下一步啦。

    18c0510b8c0d0ef471f2d9ee27922ad7.png

    最后一步就是点击输出文件下面的黄色字体选择输出文件存放的位置,点击开始队列按钮就可以进行输出啦,你此时要做的便是耐心等待啦……

    435ff342e7f6abe350a23acf42493885.png

    下面这张是图片上面加一个gif会动的图片制作成功之后的效果图,给大家展示在这里,求强势围观啦~~~

    dce688fc22135d001b7f8668c20dcf7c.gif

    好啦,其他的话也不多说,多来狸窝家园捧捧场就好啦,大家都懂的,在图片上面加一个gif会动的图片就到此结束了,更多好玩精彩的尽在狸窝宝典,为你创造一切皆有可能的一本宝典,你真的值得拥有,这可谓是居家旅行,必备良药啊。

    『开心段子』有没有懂跑车的朋友,求推荐一款400万到800万左右的跑车,不要法拉利,

    大牛小牛也试过,感觉一般般,要求性能好,起步快,马力大,操控性高的,

    最主要是外观要时尚又好看的,我拿来当手机壁纸用的。

    怎么裁剪gif动态图片 动态图片如何缩小放大:

    http://www.leawo.cn/space-4240171-do-thread-id-73593.html

    展开全文
  • 全局区(静态区)(static)—,全局变量和静态变量的存储是放在一块的,初始化的全局变量和静态变量一块区域, 未初始化的全局变量、未初始化的静态变量相邻的另一块区域。 - 程序结束后有系统释放 文字常量区 —...
  • 动态图静态图tensorflow和pytorch

    千次阅读 2021-05-24 17:11:36
    动态图就是原生python编程习惯,而静态图其实是加了编译层,理论编译的要比解释的快,但实际有些任务速度区别不大,因为原生python也可以优化的很快,况且大部分算力和时间是消耗gpu了。 飞桨完全可以动态图...

    动态图和静态图的区别,可以理解为解释执行和编译执行的区别,动态图就是原生python编程习惯,而静态图其实是加了编译层,理论上编译的要比解释的快,但实际上有些任务速度区别不大,因为原生python也可以优化的很快,况且大部分算力和时间是消耗在gpu上了。
    飞桨完全可以动态图编程和训练,训练结束后直接就可以自由的选择存储动态图模型还是静态图模型。存储为动态图模型方便以后的继续训练和优化,存储为静态图模型就是为了上项目和落地。
    简单来说,工业应用之前,研发/竞赛/训练,最优选择都是动态图。工业落地优选静态图(落地前的工作还是动态图为主)

    为使您的问题得到快速解决,在建立Issues前,请您先通过如下方式搜索是否有相似问题:【搜索issue关键字】【使用labels筛选】【官方文档】
    如何选择使用静态图还是动态图?
    我在别的博客上看到
    Q:作为新手,我应该如何选择?使用静态图好还是动态图好?
    A:目前飞桨官方在主推动态图,即命令式编程。如果您是新手,建议从动态图开始学习;如果您有一定的基础,可以尝试静态图。因为最后训练出来的模型肯定是需要部署的,目前使用用命令式编程(动态图)得到的模型文件不能很方便的部署,因此对部署有需求的话,建议使用静态图。
    我想知道动态图和静态图该如何选择,二者在预测性能及精度上是否有区别,部署的话我会使用flask搭建服务来部署,可能基于CPU或GPU上进行预测

    动态图和静态图
    目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架,PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。 TensorFlow 使用静态图,这意味着我们先定义计算图,然后不断使用它,而在 PyTorch 中,每次都会重新构建一个新的计算图。通过这次课程,我们会了解静态图和动态图之间的优缺点。
    
    对于使用者来说,两种形式的计算图有着非常大的区别,同时静态图和动态图都有他们各自的优点,比如动态图比较方便debug,使用者能够用任何他们喜欢的方式进行debug,同时非常直观,而静态图是通过先定义后运行的方式,之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图,所以速度会比动态图更快。
    
    
    
    下面我们比较 while 循环语句在 TensorFlow 和 PyTorch 中的定义
    
    TensorFlow
    # tensorflow
    import tensorflow as tf
    
    first_counter = tf.constant(0)
    second_counter = tf.constant(10)
    def cond(first_counter, second_counter, *args):
        return first_counter < second_counter
    
    def body(first_counter, second_counter):
        first_counter = tf.add(first_counter, 2)
        second_counter = tf.add(second_counter, 1)
        return first_counter, second_counter
    c1, c2 = tf.while_loop(cond, body, [first_counter, second_counter])
    with tf.Session() as sess:
        counter_1_res, counter_2_res = sess.run([c1, c2])
    print(counter_1_res)
    print(counter_2_res)
    20
    20
    可以看到 TensorFlow 需要将整个图构建成静态的,换句话说,每次运行的时候图都是一样的,是不能够改变的,所以不能直接使用 Python 的 while 循环语句,需要使用辅助函数 tf.while_loop 写成 TensorFlow 内部的形式
    
    这是非常反直觉的,学习成本也是比较高的
    
    下面我们来看看 PyTorch 的动态图机制,这使得我们能够使用 Python 的 while 写循环,非常方便
    
    PyTorch
    # pytorch
    import torch
    first_counter = torch.Tensor([0])
    second_counter = torch.Tensor([10])
    while (first_counter < second_counter)[0]:
        first_counter += 2
        second_counter += 1
    print(first_counter)
    print(second_counter)
     20
    [torch.FloatTensor of size 1]
    
    
     20
    [torch.FloatTensor of size 1]
    可以看到 PyTorch 的写法跟 Python 的写法是完全一致的,没有任何额外的学习成本
    
    上面的例子展示如何使用静态图和动态图构建 while 循环,看起来动态图的方式更加简单且直观,你觉得呢?
    

    深度学习框架 の 动态图 vs 静态图

    0.192 字数 1,431 阅读 2,681

    Date: 2020/08/03

    Author: CW

    Foreword:

    各位炼丹者应该都会有自己常用的一种或几种深度学习框架,如 MxNet、Caffe、Tensorflow、Pytorch、PaddlePaddle(百度),甚至是国产新兴框架 MegEngine(旷视)、MindSpore(华为)等,在涉及介绍这些框架的时候,都会提及动态图和静态图这样的概念,那么它们究竟是什么意思呢?在框架中又是如何体现与使用的呢?本文会结合 Tensorflow、Pytorch 以及小鲜肉 MegEngine 的例子来为诸位揭开这神秘的面纱。


    计算图

    不论是动态图还是静态图,它们都属于计算图。计算图是用来描述运算的有向无环图,它有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge)。结点表示数据,如向量、矩阵、张量,而边表示运算,如加减乘除卷积等。

    采用计算图来描述运算的好处不仅是让运算流的表达更加简洁清晰,还有一个更重要的原因是方便求导计算梯度

    计算图

    上图表示的是 y = (w + x) * (w + 1) 代表的计算图,若要计算y对w的导数,那么结合链式求导法则,就在计算图中反向从y找到所有到w的路径,每条路径上各段的导数相乘就是该路径的偏导,最后再将所有路径获得的偏导求和即可。

    叶子节点是用户创建的变量,如上图的x与w,在Pytorch的实现中,为了节省内存,在梯度反向传播结束后,非叶子节点的梯度都会被释放掉。


    动态图

    动态图意味着计算图的构建和计算同时发生(define by run)。这种机制由于能够实时得到中间结果的值,使得调试更加容易,同时我们将大脑中的想法转化为代码方案也变得更加容易,对于编程实现来说更友好。Pytorch使用的就是动态图机制,因此它更易上手,风格更加pythonic,大受科研人员的喜爱。


    静态图

    静态图则意味着计算图的构建和实际计算是分开(define and run)的。在静态图中,会事先了解和定义好整个运算流,这样之后再次运行的时候就不再需要重新构建计算图了(可理解为编译),因此速度会比动态图更快,从性能上来说更加高效,但这也意味着你所期望的程序与编译器实际执行之间存在着更多的代沟,代码中的错误将难以发现,无法像动态图一样随时拿到中间计算结果。Tensorflow默认使用的是静态图机制,这也是其名称的由来,先定义好整个计算流(flow),然后再对数据(tensor)进行计算。


    动态图 vs 静态图

    通过一个例子来对比下动态图和静态图机制在编程实现上的差异,分别基于Pytorch和Tensorflow实现,先来看看Pytorch的动态图机制:

    import torch


    first_counter = torch.Tensor([0])

    second_counter = torch.Tensor([10])


    while (first_counter < second_counter)[0]:

        first_counter += 2

        second_counter += 1


    print(first_counter)

    print(second_counter)

    可以看到,这与普通的Python编程无异。

    再来看看在基于Tensorflow的静态图机制下是如何实现上述程序的:

    import tensorflow as tf

    first_counter = tf.constant(0)

    second_counter = tf.constant(10)

    # tensorflow

    import tensorflow as tf


    first_counter = tf.constant(0)

    second_counter = tf.constant(10)


    def cond(first_counter, second_counter, *args):

        return first_counter < second_counter


    def body(first_counter, second_counter):

        first_counter = tf.add(first_counter, 2)

        second_counter = tf.add(second_counter, 1)

        return first_counter, second_counter


    c1, c2 = tf.while_loop(cond, body, [first_counter, second_counter])


    with tf.Session() as sess:

        counter_1_res, counter_2_res = sess.run([c1, c2])


    print(counter_1_res)

    print(counter_2_res)

    (⊙o⊙)… 对Tensorflow不熟悉的童鞋来说,第一反应可能会是:这什么鬼!?确实,看上去会有点难受..

    Tensorflow在静态图的模式下,每次运算使用的计算图都是同一个,因此不能直接使用 Python 的 while 循环语句,而是要使用其内置的辅助函数 tf.while_loop,而且还要tf.Session().run()之类的乱七八糟..

    而Pytorch是动态图的模式,每次运算会构建新的计算图,在编程实现上不需要额外的学习成本(当然首先你得会Python)。


    动静结合

    在最近开源的框架MegEngine中,集成了两种图模式,并且可以进行相互切换,下面举例说明将动态图转换为静态图编译过程中进行的内存和计算优化

    y = w*x + b 的动态计算图如下:

    动态图

    可以看到,中间的运算结果是被保留下来的,如p=w*x,这样就一共需要5个变量的存储空间。若切换为静态图,由于事先了解了整个计算流,因此可以让y复用p的内存空间,这样一共就只需要4个变量的存储空间。

    另外,MegEngine 还使用了 算子融合 (Operator Fuse)的机制,用于减少计算开销。对于上面的动态计算图,切换为静态图后可以将乘法和加法融合为一个三元操作(假设硬件支持):乘加(如下图所示),从而降低计算量。

    静态图
    禁止转载,如需转载请通过简信或评论联系作者。
    更多精彩内容,就在简书APP
    "一击换你美好生活!"
    赞赏支持 还没有人赞赏,支持一下
    总资产8 (约0.50元) 共写了16.5W字 获得118个赞 共88个粉丝
    关注
    DL:深度学习框架Pytorch、 Tensorflow各种角度对比
    pytorchTensorFlow深度学习
    【摘要】 DL:深度学习框架Pytorch、 Tensorflow各种角度对比         目录 先看两个框架实现同样功能的代码 1、Pytorch、Tensorflow代码比较 2Tensorflow(数据即是代码,代码就是数据)+Pytorch(随着进展定义、更改和执行节点) 3、TensorFlow —Google—像框架+静态图+公司好手,不易调试+额外...
    DL:深度学习框架Pytorch、 Tensorflow各种角度对比
    
    目录
    
    先看两个框架实现同样功能的代码
    
    1、Pytorch、Tensorflow代码比较
    
    2Tensorflow(数据即是代码,代码就是数据)+Pytorch(随着进展定义、更改和执行节点)
    
    3、TensorFlow —Google—像框架+静态图+公司好手,不易调试+额外概念(会话、图、变量范围、占位符),序列化更强大+支持移动和嵌入式部署+大规模分布式+强大的可视化工具
    
    4、PyTorch —FaceBook—像库+动态图+科研好手,易理解且易调试+结合NumPy更易上手,小规模项目+支持分布式执行+暂时不支持分布式训练
    
    ​​​​​​​
    
    相关文章
    DL:深度学习框架Pytorch、 Tensorflow各种角度对比
    DL:深度学习框架Pytorch、 Tensorflow各种角度对比——案例代码实现
    
    先看两个框架实现同样功能的代码
    1、Pytorch、Tensorflow代码比较
    DL框架之PyTorch:PyTorch的简介、安装、使用方法之详细攻略
    DL框架之Tensorflow:Tensorflow的简介、安装、使用方法之详细攻略
    DL:深度学习框架Pytorch、 Tensorflow各种角度对比——案例代码实现
    
    2Tensorflow(数据即是代码,代码就是数据)+Pytorch(随着进展定义、更改和执行节点)
             两种框架都在张量上运行,把任何模型都看作一个有向非循环图(DAG),但对于如何定义它们,PyTorch 和 TensorFlow 区别很大。
    
    在便利性和上手难度上,PyTorch 远胜于TensorFlow ,
    (1)、原因是PyTorch 是基于动态图,而TensorFlow 是基于静态计算图,因此PyTorch 能随时打印tensor的值,但是TensorFlow 需要设置回调的方法才能打印.
    如果想在TensorFlow 中想判断一个变量的值的正确性,只能使用assert方法,这一点确实TensorFlow 不及PyTorch ,
    上手难度上PyTorch 也是比TensorFlow 容易。
             TensorFlow 遵循“数据即是代码,代码就是数据”的理念。在 TensorFlow 中,在跑模型之前会静态的定义图形。和外界的所有联系都是通过 tf.Session 对象和 tf.Placeholder,它们都是会在模型运行被外部数据取代的张量。
             在 PyTorch 中,会更动态一些:你可以随着进展定义、更改和执行节点,没有特殊的会话界面或占位符。
             整体来看,PyTorch 和 Python 结合的更紧凑些,多数时候会感觉更原生。而在 TensorFlow 里写东西时,有时你会觉得你的模型好像躲在一堵墙后面一样,就通过墙上的几个洞洞跟你交流。当然了,这也看每个人的喜好和品味。 PyTorch 更适用于研究、爱好者和小规模项目的快速原型开发。TensorFlow 更适合大规模部署,尤其是涉及跨平台和嵌入式部署时。
    
    3、TensorFlow —Google—像框架+静态图+公司好手,不易调试+额外概念(会话、图、变量范围、占位符),序列化更强大+支持移动和嵌入式部署+大规模分布式+强大的可视化工具
           PyTorch 开始会看起来很像一个框架。回想一下,编程框架会在特定领域为我们提供有用的抽象,用它们可以很方便的解决具体问题。而这是框架和库的的本质区别之处。
    
    (1)、TensorFlow基于静态图:在 TensorFlow 中,图结构是静态的,也就是说图在「编译」之后再运行。需要先构建一个计算图,构建好了之后,这样一个计算图是不能够变的了,然后再传入不同的数据进去,进行计算。即固定了计算的流程,所以变得不太灵活。
        1)、如果要去改变计算的逻辑,或者随着时间变化的计算逻辑,这样的动态计算TensorFlow是实现不了的,或者是很麻烦。
    (2)、TensorFlow不易调试:调试 TensorFlow 则没这么容易。它有两个选择,一是从会话中请求你想检查的变量,而是学会使用 TensorFlow 调试器(tfdbg)。
        1)、TensorFlow 则不同,你可以选择用一个叫 tfdbg 的特殊工具,它能让你在运行时评估 TensorFlow 表达式,浏览所有张量,在会话范围中操作。当然,无法用它调试 Python 代码,因此无需单独使用 pdb。
    (3)、TensorFlow上手需学习额外概念—会话、图、变量范围、占位符:可以将 TensorFlow 看作是一种嵌入 Python 的编程语言。当你编写 TensorFlow 代码时,它会被 Python编译成图(graph),然后由 TensorFlow 执行引擎运行。
        1)、所以,TensorFlow 还有一些需要额外学习的概念,比如会话(session)、图、变量范围、占位符。要让基本的模型跑起来也需要更多样板代码。上手 TensorFlow 的时间肯定会比 PyTorch 长。
    
    (4)、TensorFlow的序列化更强大:TensorFlow 的 Saver 对象也很容易使用,而且也为检查点提供了更多选择。TensorFlow 在序列化方面的主要优势是整个计算图都可以保存为 protocol buffer。这既包括参数,也包括运算。然后这个图可以用其它支持的语言(C++、Java)加载。对于不支持 Python 的部署环境来说,这是非常重要的功能。而且理论上,这个功能也可以在你修改模型的源代码,但又想运行旧模型时为你提供帮助。
    
    (5)、TensorFlow 支持移动和嵌入式部署:但是在 TensorFlow 上,要将模型部署到安卓或 iOS 上需要不小的工作量,但至少你不必使用 Java 或 C++ 重写你模型的整个推理部分。
       1)、对于高性能服务器上的部署,还有 TensorFlow Serving 可用。除了性能方面的优势,TensorFlow Serving 的另一个重要特性是无需中断服务,就能实现模型的热插拔。
    
    (6)、TensorFlow 的数据加载 比较复杂:我还没找到 TensorFlow 的非常有用的数据加载工具(读取器、队列、队列运行器等等)。部分原因是要将你想并行运行的所有预处理代码加入到 TensorFlow 图中并不总是那么简单直接(比如计算频谱图)。另外,TensorFlow 的 API 本身也更加冗长,学习起来也更难。
    
    (7)、TensorFlow 的设备管理默认即可:设备管理的无缝性能非常好,通常你不需要指定任何东西,因为默认的设置就很好。比如说,TensorFlow 假设如果存在可用的 GPU,你就希望在 GPU 上运行。
        1)、TensorFlow 设备管理的唯一缺陷是它会默认占用所有可用的 GPU 上的所有内存,即使真正用到的只有其中一个。但也有一种简单的解决方案,就是指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES。有时候人们会忘记这一点,就会让 GPU 看起来很繁忙,尽管实际上它们啥也没干。
    
    (8)、TensorFlow的强大的可视化工具TensorBoard:TensorBoard 是一个用于可视化训练机器学习模型各个方面的工具。它是 TensorFlow 项目产出的最有用的功能之一。仅需在训练脚本中加入少许代码,你就可以查看任何模型的训练曲线和验证结果。TensorBoard 作为一个网页服务运行,可以尤其方便地可视化存储在 headless 节点上的结果。
       1)、展示模型图形、绘制标量变量、可视化分布和直方图、可视化图形  播放音频
    
    (9)、TensorFlow持支持分布式执行、支持大规模分布式训练:在GPU的分布式计算上更为出色,在数据量巨大时效率比pytorch要高一些。
    
    4、PyTorch —FaceBook—像库+动态图+科研好手,易理解且易调试+结合NumPy更易上手,小规模项目​​​​​​​+支持分布式执行+暂时不支持分布式训练
           TensorFlow 给人的感觉更像是一个库,而非一个框架:所有的操作都为低阶操作,你需要写很多样板代码,即便你可能并不想写(比如,一遍又一遍的定义方差和权重···)。
    
    (1)、PyTorch基于动态图:创建和运行计算图可能是这两个框架差别最大的地方。在 PyTorch 中,图结构是动态的,也就是说图是在运行时创建的。即就和python的逻辑是一样的,要对变量做任何操作都是灵活的。
    (2)、PyTorch容易理解且易调试: 简单的图构建方式更容易理解,但也许更重要的是也更容易调试。调试 PyTorch 代码就跟调试 Python 代码一样。你可以使用 pdb,并且可以在任何地方设置断点。
       1)、 PyTorch 的计算图是在运行时定义,可以用 pdb,ipdb,PyCharm 这些 Python 调试工具或者以前的可靠的打印语句也行。
    (3)、PyTorch结合NumPy更易上手:PyTorch 本质上是支持 GPU 的 NumPy 替代,配备了可用于构建和训练深度神经网络的更高级的功能。所以如果你熟悉 NumPy、Python 和常用的深度学习抽象(卷积层、循环层、SGD 等),那 PyTorch 就很容易学。
    (4)、PyTorch序列化的API比较简单:在这两种框架中,保存和加载模型都很简单。PyTorch 有一个非常简单的 API,既可以保存模型的所有权重,也可以 pickle(加工)整个类。
    
    (5)、PyTorch不支持移动和嵌入式部署:而包括 PyTorch 在内的很多深度学习框架都没有这个能力。
    
    (6)、PyTorch的数据加载 API 设计得很好:数据集、采样器和数据加载器的接口都是特定的。数据加载器可以接收一个数据集和一个采样器,并根据该采样器的调度得出数据集上的一个迭代器(iterator)。并行化数据加载很简单,只需为数据加载器传递一个 num_workers 参数即可。
    
    (7)、PyTorch 的设备管理必须指定:而在 PyTorch 中,你必须在启用了 CUDA 之后明确地将所有东西移到 GPU 上。
    
    (8)、PyTorch 的可视化只能调用matplotlib 、seaborn​​​​​​​等库:目前 PyTorch 并没有可以和 Tensorboard 匹敌的工具,不过倒是存在一些集成功能。虽然也能用一些绘图工具比如 matplotlib 和 seaborn
    
    (9)、PyTorch 支持支持分布式执行、暂时不支持分布式训练:
    
    展开全文
  • 小编刷微信公众号文章或微博的时候,都能看到很多动图分享,而一个比较有趣的动图效果是,画面上方是动图下方是静态图片拼接一起的,比方说上方显示自家爱豆的酷帅动图、下方显示他的静态照片,整个效果也是相当...

    看到一个热点消息,是最新的中国男女成人平均身高出炉,我国18-44岁男女平均身高分别为169.7厘米和158厘米,都来看看自己有没有拖后腿哈哈!回到主题,本次来讲讲怎么把动图和图片合在一起。小编在刷微信公众号文章或微博的时候,都能看到很多动图分享,而一个比较有趣的动图效果是,画面上方是动图下方是静态图片拼接在一起的,比方说上方显示自家爱豆的酷帅动图、下方显示他的静态照片,整个效果也是相当不错的。一起来看看怎么制作吧。

    小编本次制作效果如下,上方动图下方静态图片,拼接成一个动图文件,大家操作的时候可自定义上下动静图片大小位置等参数:

    fc2f9ca2a1c4fde9f3da7b4165efe613.gif

    开始本次的动态和静态图片如何结合gif动画制作操作。点击上方链接下载安装需要用到的动图和静图的拼图软件,该软件是比较专业的视频剪辑工具,同时支持图片格式jpg、gif等进行编辑,安装步骤在安装包中有给到大家。运行软件界面如下图所示,点击新建项目:

    7e202fd45d0cf506a2312c36148846f6.png

    在弹出的新建项目的小窗口中,是一些常规设置,在界面上方可以修改项目名称,随意输入,记住就行,这里可以点击步骤二处的“浏览”按钮修改项目的存放位置,建议不要存放在C盘。其他参数保持默认即可,设置完成后点击确定按钮:

    34f2d25a014b0f204938ba19c4904051.png

    看到本次教程使用的动图与静图拼图软件界面如下图所示,右键点击界面左下方的项目区域空白处,选择新建项目,点击序列:

    9b4cd8fb7a16f783a0329c6b5aedf39d.png

    在弹出的新建序列窗口中,点击界面上方的设置,编辑模式选择自定义。在视频设置项中,帧大小输入最终想要的动图尺寸数值。像素长宽比选择为方形像素。其下方的场设置项中,默认是低场优先,当然也可以选择为逐行扫描,这个根据实际需求自行选择。

    75906aab0d309f24e012a3e4b10a8bac.png

    新建好序列之后,导入gif格式的动态图片文件及jpg静态图片文件。点击界面左上方的文件按钮,点击导入,在弹出的窗口选中文件导入。当然也可以直接将文件拖到界面左下方的项目区域。

    6dcd7f4ed365dbb3c08116ce7db4d601.png

    导入的文件显示在界面左下方的项目区域。将导入的静态图片拖到V1轨道,然后将动态图片拖至V2轨道。可以向左拖动下图步骤二处的滑块放大时间轴视图,以便编辑处理。拖动静态图片轨道边缘处,设置显示时长与动图时长一致。

    587b6089b9ceea372f17a9d3105b7a5b.png

    单击选中静态图片的V1轨道,在界面左上方的效果控件界面,调整静态图片的位置及缩放大小参数。然后单击选中动态图片的V2轨道,在效果控件界面,调整动态图片的位置及缩放大小参数。效果控件界面可以点击上方的窗口调出。设置完成后点击播放按钮,只播放一次,不过导出的动图文件是循环播放的。

    92bae6d67e4673a4f1374e28e4731ac2.png

    最后就是导出为gif动图文件了。导出设置前,先播放一下画面,或者先点击一下画面下方的轨道界面任意位置,否则导出媒体按钮可能会显示为灰色或无法弹出导出窗口。这里点击文件,选择导出,点击媒体:

    37de41f1ccedfb2e1ef25c9592c4f2aa.png

    在弹出的导出设置窗口中,选择输出格式为动画gif,其下方的预设选择为匹配源。点击步骤二处设置文件保存位置及文件名。界面左侧显示的是导出动图的某一帧画面。最后点击“导出”按钮:

    af9c18d1cd2368adf3817b9d55f2f98f.png

    最后说明一下,本次用到的gif动画制作软件不支持32位操作系统,话说现在32位的操作系统对于很多软件兼容性较差,所以说要实现更多好玩的制作,先更新升级一下电脑哈!

    那么本次的动图静态图片拼接操作就到这里咯,对于这种jpg及gif动图文件的拼接操作,还是使用支持这两种格式的视频编辑软件操作比较简单。

    笑话段子:

    “地铁上原本有3头羊,中途上去一只狼,狼到站下车了,请问车上还有多少羊?”

    “没有羊,被狼吃了”

    “错,3头羊,因为地铁上不可以吃东西”

    相关文章:

    资源推荐:

    (领导说了,分享本文一次小编工资涨0.5元)

    为了感谢你帮小编分享,推荐你一个学习小视频制作的方法 >>

    展开全文
  • 本章节缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制(最新版的TF也支持动态图了似乎)。 1 动态图的初步推导 计算图是用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge); 结点表示...
  • 记得我上学的时候,每个班级的教室里都会装有一个喇叭,这些喇叭都是接入到学校的广播室的,一旦有什么重要的通知,就会播放一条广播来告知全校的师生。大家平常使用的安卓广播也有类似的机制,安卓为了让程序获得...
  • Qt超强绘图QCustomplot 动态图静态图时间坐标轴

    千次阅读 多人点赞 2019-03-19 18:26:45
    这个功能很强 画曲线折线柱状图动态静态 放大缩小 都很好用 10w条数据量无压力 秒画出来 一点也不卡 这是下载地址 https://www.qcustomplot.com/index.php/download 里面分为 QCustomPlot 2 和 QCustom...
  • 我们将图片放入assets中或者重新建立个文件夹img什么的都可以,随意~ 但是我们这时候可能会有个需求就是我们要动态绑定一组本地图片 1 将图片当成模块先引进来,再绑定 但是这种做法局限性比较大,模块化差,代码...
  • TensorFlow2.0的动态图静态图切换 tf.function介绍 动态图是tf2.0最引人注目的特征,大部分其他改动都是为了适应动态图。它允许将一部分python语法转换为可移植、高性能、语言无关的TensorFlow1.x语法,通过这种...
  • 1.layer组件 - 静态加载图片缩略 //HTML示例 <div id="layer-photos-img"> <img src="图片地址"> <img src="图片地址"> </div> <script> //调用示例 layer.photos({ ...
  • 这次让我们一个用 Python 做一个小工具:将动态 GIF 图片倒序播放! GIF(Graphics Interchange Format) 是一种可以用来呈现动画效果的图片格式,原理就是保存很多帧(Frame)静态图像,然后连续呈现。很多简短的...
  • 可以看到resources下有两个文件夹static和templates,分别存放项目的静态动态文件 二、static目录 1、创建一个staticfirst.html文件 Hello For the static files my first SpringBoot 1.1通过网址进行访问 ...
  • QCustomPlot的简单应用与波形绘制,实时图,动态图静态
  • PyQt5程序中添加图片动态插入+静态插入) 1、动态插入 动态插入是指UI界面跑出来后,后端调用代码将图片插入,相对于静态动态插入更加灵活、可控,特点是项目文件中需要加入图片资源 图片的载体 图片必须...
  • 静态图片放盗链

    万次阅读 2016-09-12 11:31:57
    从形式看是一个静态地址,实际还是访问的动态地址, 比如:访问:http://www.abc.com/news-sport-id123.html 实际是:http://www.abc.com/news.php?type=sprot&id=123; 主要是利于seo,静态页面的方式,比较...
  • 第二步:将编译完成的.o文件到一个集合中,生成静态库 命令:ar cr(v,可以没有) libxxx.a x.o xx.o xxx.o   如何看到库中的内容:为库配置相应的.h文件(声明),或者使用时将申明写到需要的.c里面。   共享库...
  • Xcode生成动态库和静态库的方法,亲测可用,最后有将模拟仿真结果与真机测试结果合成的代码,合并后,入工程目录,测试使用完全没有问题
  • linux之静态库与动态

    千次阅读 2022-02-14 20:43:57
    我们写c语言的时候,经常会去包含一个.h的头文件,这个头文件就是库文件,比如<stdio.h>,<stdlib.h>这些都是标准的头文件,一般放在/usr/include,也就是说,从这个目录中我们可以找到这个头文件,然后...
  • 主要介绍了 Linux静态库与动态库实例详解的相关资料,希望通过本文能帮助到大家,让大家理解掌握这部分内容,需要的朋友可以参考下
  • 怎么制作动态图片

    千次阅读 2021-06-12 16:15:33
    怎么制作动态图片动态图片其实是一种.gif格式的动画文件,它是由一帧帧的静态图片组合起来的。但有些小白们不知道怎么制作动态图片,下面教大家利用Adobe Photoshop制作简单的动态图片,一起来看看吧。一、利用Adobe...
  • iOS之深入解析静态Pod与动态Pod

    万次阅读 2021-10-19 20:18:15
    项目中使用 pod 实现模块化,对于子模块和第三类库的导入方式存在两种:静态库、动态库。 当 podfile 中指定 use_frameworks! 时,子模块和第三方类库将被打包成 .framework 动态库,模块之间的代码不能直接引用...
  • 静态功耗与动态功耗

    万次阅读 多人点赞 2020-04-05 15:01:57
    功耗的本质是能量耗散。由能量守恒定律可知,能量只能从一种形式转成另一种形式,能量的总量不变。芯片耗散的电能主要转化成热能。如果一颗芯片的功耗过大,容易导致工作时...静态功耗以及动态功耗是两个主要的功耗源。
  • 下面小编就为大家分享一篇vue中v-for加载本地静态图片方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • CMake Linux使用动态库和静态

    千次阅读 2020-11-30 20:52:47
    一篇我们生成了动态库和静态库,这一篇我们要将他们使用起来。 目录结构: 将一篇生成的libhello.so到dynamic目录中,libhello_static.a到static目录中,build空目录是将来生成文件存放的目录。 一、使用...
  • 1、 准备好你需要静态图片 到文件夹中 2、打开ps 软件 将右角切换为 动感 3、观察下方时间轴 点击加号 将图片导入 按住shift 选择图片 4、切换为帧格式 选择循环次数 5、选择存储格式为 ...
  • 展开全部静态资源:html,属于客户端动态资源:jsp/servlet属于服务器端一、静态web页面:1、在静态Web程序中,客户端使用Web浏览器(IE、FireFox等)经过网络(Network)连接到服务器,使用HTTP协议发起一个请求...
  • 如何Vue引入静态图片?

    千次阅读 2022-02-13 15:03:37
    本文介绍了 Vue 项目中引入静态图片的两种方式, 即 require 和 import; 并给出了对应的使用方法, 可供大家参考; 另外也略微研究了一下这两种方式的区别和优劣, 不当之处, 请大家不吝指出. 原文地址: ...
  • UML模型中的-静态图【类图、对象

    千次阅读 热门讨论 2019-01-22 11:15:56
    静态图在UML模型中并不是真实存在的图,只是语义的一个分类,静态图显示了系统的静态结构,特别是存在的事物的种类之间的联系。静态图将行为实体描述成离散的模型元素,不包括动态行为的细节。静态图是建立其他图...
  • 静态库&动态

    2022-03-16 19:30:45
    静态库和动态库都是程序代码的集合。一 般为了方便将程序提供给第三方使用,就是将程序编写成为库文件提供给第三方(用户)使用,那为什么将程序编写成库文件就不会泄漏源码了呢。这是因为将程序编写成库文件就会变成...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 342,385
精华内容 136,954
关键字:

怎么在静态图上放动态图