摘要：
1. 原子核的自旋 原子有原子核和绕核运动的电子组成。 原子核的自旋： 质子数和中子数一个为奇数、一个为偶数； 两者都为奇数 这两种情况的原子核就会自旋。 原子核是带正电，绕自旋轴旋转，效应相当于环形电流，周围会产生磁场。 原子核磁矩大小与自旋角动量成正比： $$ \pmb{\mu} = \gamm 阅读全文
posted @ 2022-08-29 12:40
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numpy.prod(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=<no value>, initial=<no value>, where=<no value>)：返回给定轴上数组元素的乘积。 参数： a：输入数据。 axis：无或整数或整数元组，可选 阅读全文
posted @ 2022-08-26 11:49
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np.sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=np._NoValue) 参数： a：用于进行加法运算的数组形式的元素。 axis：$axis$ 的取值有三种情况：1.$None$，2.整数， 3.整数元组。（在默认/缺省的情况下，$axis$ 阅读全文
posted @ 2022-08-24 11:28
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np.reshape()：在不改变数据的条件下修改形状。 numpy.reshape(arr, newshape, order='C') 参数： arr：要修改形状的数组 newshape：整数或者整数数组，新的形状应当兼容原有形状 order：'C' -- 按行，'F' -- 按列，'A' -- 阅读全文
posted @ 2022-08-24 11:27
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摘要：
np.squeeze：从数组的形状中删除维度为 $1$ 的维度。 np.squeeze(arr, axis) 参数： arr：输入数组 axis：整数或整数元组，用于选择形状中一维维度的子集。 示例： import numpy as np x = np.arange(9).reshape(1, 3, 阅读全文
posted @ 2022-08-24 11:25
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摘要：
os.system() 是 $os$ 模块最基础的方法，其他方法一般在该基础上封装完成。 os.system() 原理 $system()$ 可将字符串转化成命令行在服务器上运行；其原理是每条 $system()$ 在执行时，会创建一个子进程在系统上执行命令行，子进程的执行结果无法影响主进程。 上述 阅读全文
posted @ 2022-08-16 16:04
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摘要：
测试模型时前面加：model.eval()。 但是不写这两个方法，模型也可以运行，这是因为这两个方法是针对在网络训练和测试时采用不同方式的情况，比如 $Batch\ Normalization、Dropout$。 $Dropout$：在训练过程的前向传播中，让每个神经元以一定的概率 $p$ 处于不激 阅读全文
posted @ 2022-08-16 15:55
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1. torch.nn.Dropout() class torch.nn.Dropout(p=0.5, inplace=False) 随机将输入张量中部分元素设置为 $0$。对于每次前向调用，被置 $0$ 的元素都是随机的。 参数： p：将元素置 $0$ 的概率。（默认：0.5） inplace：设 阅读全文
posted @ 2022-08-16 15:54
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摘要：
class torch.utils.data.Dataset 表示 $Dataset$ 的抽象类。 所有其他数据集都应该进行子类化。所以子类应该覆写 __len__和__getitem__，前者提供了数据集的大小，后者支持整数索引，范围从 $0$ 到 $len(self)$。 class torch 阅读全文
posted @ 2022-08-16 15:49
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目录1. 创建 Python 子环境：2. Pytorch 的安装2.1. 查看电脑 GPU 支持的 CUDA 版本2.2. CUDA 驱动检查2.3. Pytorch 包下载（GPU）2.4. 检查安装3. Jupyter Notebook4. 查看无线网密码 1. 创建 Python 子环境： 阅读全文
posted @ 2022-08-16 15:46
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