12.4 一周周的过的真快
最近在看天体光谱聚类方面的论文，从开始找论文到现在有一个多月了，刚开始找的时候是真的很慢，感觉都找不到十分相关的文章，对我这个自认为检索能力不错的渣渣来说还挺有挫败感的，现在也找了一些在看了，回头想想主要是因为以前没了解过，还有就是有点理解偏老师的意思了。
说到看论文，现在算是看了几篇了。我感觉在了
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Python中的try/except/else/finally语句
Python中的 try/except 语句常在代码可能会出现异常（报错）的地方使用，try 里面的代码报错时就转到 except 里执行，except 里可以打印出报错信息或者直接 pass，继续运行后面的代码。
其他还有 else、finally 语句，灵活使用这些语句能让程序在可能会遇到错误的情况下也可以很好的运行。
Python自定义异常并raise抛出和捕捉
实际开发中，有时候系统提供的异常类型不能满足开发的需求。这时候你可以通过创建一个新的异常类来拥有自己的异常。异常类继承自 Exception 类，可以直接继承，或者间接继承。
代码实现比较简单，直接上代码。
pytorch模型搭建与训练
构建数据加载器传入模型训练的数据常用DataLoader类封装（torch.utils.data.DataLoader），它能一次生成n条数据，即一个batch，n即设置的batch_size的大小，输出数据类型时Tensor，一般包含数据和对应的标签。同时可以设置是否乱序生成数据。如果数据集大小不
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Python按需生成类的属性
当我们要用一个类来存储数据库中的一条信息，但是我们不知道这条信息中都有什么数据，这时候我们可以利用按需生成属性的方式来保存未知的信息。
__getattr__ 按需生成属性可以通过__getattr__ 特殊方法来实现。如果某个类定义了__getattr__ 方法，同时系统在该类对
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pytorch中forward方法是如何调用的
前言TensorFlow 的API确实有点乱，1版本和2版本函数变化比较大，最不舒服的一点是，多个不同函数可以实现同一个功能。但是基于TF的keras 用起来倒挺方便。
今天试着用了用pytorch，发现定义网络时连接网络的forward函数在代码中都不需要被调用，很是困惑。搜了一下才知道，自己编写
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Python中@property的用法
在编写一些程序的时候，灵活的使用@property能使程序更加的pythonic。@property的作用是能够将类中的一个函数变成此类属性来使用。
举一个简单的例子，我们要编写一个圆的类，可以这样写：
1234class Circle(): def __init__(se
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Python中typing模块与类型注解的使用方法
今天在研究pytorch的forward方法是怎么调用的时候看到一行以前没见过的语法：
1 | # torch.nn 里 module.py 中第746行 |
以前没见过冒号这样的，也不知道Callable是什么。
去搜了一下发现，冒号是类型注解，Callable表示一种可调用的类型。
这行代码其实是将_call_impl 方法赋值给了__call__ 方法，相当于__call__ = _call_impl ，中间的（: Callable[..., Any] ）表示等号右边的需要是一个可调用的类型。