随笔分类 - Python/Pytorch/Tensorflow 基础
摘要:手动设计神经网络以及手写传播极其麻烦,所以一般采用直接反向传播autograd或者直接使用optim模块进行求解; 一般使用自动反向传播使用backward函数进行; loss = loss_fn(model(t_u, *params), t_c) loss.backward() params.gr
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摘要:主要是给了一个简单的实例去展示系统的一个完整的线性回归模拟是什么样的; 例如,对于一个简单的线性回归模型,我们采用如下公式进行模拟: 可以自己拟定数据集: t_c = [0.5, 14.0, 15.0, 28.0, 11.0, 8.0, 3.0, -4.0, 6.0, 13.0, 21.0] t_u
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摘要:本章节主要讲述如何利用python和pytorch来读取csv文件; 主要重点在于以下几个: 1.如何读取csv文件; 2.关于切片问题; 3.如何从单值target来构建one-hot target; 4.关于高级索引的问题; 5.各种均值和方差函数的使用; 一、CSV文件读取: 关于csv文件读
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摘要:张量基本概念: 张量其实就是tensor,和tensorflow里的基础数据结构相同,本质就是N维数组; 张量的提出本质是为了优化底层数学计算速度; C++和python这种解释型语言相比之所以有优越性,本质就是因为所有类似于内置类型的数值都是采用连续内存直接存储; 而python则是以对象类型进行
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摘要:sorted函数:https://www.runoob.com/python/python-func-sorted.html dict以及dict排序、迭代器问题:https://www.runoob.com/python/att-dictionary-get.html https://blog.c
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