tensor_zhang

2021年6月27日

理论-GAN1-对抗神经网络梳理（GAN,WGAN,WGAN-GP,Cycle-GAN）

摘要： 1，WGAN 1.1，从GAN到WGAN，最核心的有这么几点： GAN的损失函数如下： \[ \min_{G}\max_{D}V\{D,G\}=E_{x\sim{P_{data(x)}}}[logD(x)]+E_{x\sim{P_{z(z)}}}[log(1-D(G(z)))] \tag{0} \] 阅读全文

posted @ 2021-06-27 23:49 tensor_zhang 阅读(1763) 评论(0) 推荐(0)

docker2-镜像原理及创建新的镜像

摘要： 1，镜像是什么镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，用来打包软件运行环境和基于运行环境开发的软件，它包含运行某个软件所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件在docker中所有应用直接打包为镜像，下载下来就可以直接运行。 2，如何获取镜像从远程仓库下载拷贝自己制作镜像Doc 阅读全文

posted @ 2021-06-27 19:46 tensor_zhang 阅读(555) 评论(0) 推荐(0)

2021年6月23日

如何利用pytorch求导（绘制任意函数的一阶导数图像）

摘要： 1，思路根据定义 \[ \frac{dy}{dx}=\lim_{\Delta{x\to{0}}}\frac{\Delta{y}}{\Delta{x}} \] 而为了使得上式在计算机中可计算，就体现出了泰勒展开的重要性使用pytorch的自动求导功能（结合nn.Parameter以及backwar 阅读全文

posted @ 2021-06-23 21:57 tensor_zhang 阅读(1235) 评论(0) 推荐(0)

docker3-容器数据卷

摘要： 1，什么是容器数据卷如果运行过程中的数据都保存在容器中，那么一但删除容器数据就会丢失，因此需要容器数据持久化；此外，容器之间也有数据共享的需求。容器数据卷技术的功能是将Docker容器中产生的数据同步到本地，本质是将容器内的目录挂载到宿主机上（目录的挂载，容器内的目录与宿主机的目录相绑定；绑定是阅读全文

posted @ 2021-06-23 15:29 tensor_zhang 阅读(52) 评论(0) 推荐(0)

p-norm/p范数

摘要：计算公式 p范数（p-norm）:p的取值范围是[1.inf)，p在范围(0,1)内并不是范数，因为违反三角不等式（||x+y||≤||x||+||y||） \[ ||x||_{p}=(\sum_{i=1}^{n}|x_{i}|^{p})^{\frac{1}{p}} \] 单位球范数≤1的所有向量阅读全文

posted @ 2021-06-23 11:33 tensor_zhang 阅读(1970) 评论(1) 推荐(0)

2021年6月22日

docker1-可视化管理（Portainer）

摘要： 1，portainer docker的图形化管理工具，提供一个后台面板以供使用者操作下载启动 docker run -d -p 8088:9000 --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock --privileged= 阅读全文

posted @ 2021-06-22 20:47 tensor_zhang 阅读(129) 评论(0) 推荐(0)

2021年6月21日

自助法随机采样过程中，对n个样本进行n次有放回的随机采样，当n趋向于无穷大时，最终有多少数据从未被选择过？

摘要： 1，推导一个样本在一次抽样过程中未被抽中的概率为 \[ (1- \frac{1}{n}) \tag{1} \] n次抽样均为被抽中的概率为 \[ (1-\frac{1}{n})^n \tag{2} \] 当n趋向于无穷大时的概率为 \[ \lim_{n \to \infty} (1-\frac{1 阅读全文

posted @ 2021-06-21 23:46 tensor_zhang 阅读(1272) 评论(0) 推荐(0)

docker0-常规操作

摘要：问君哪得清如许,为有源头活水来 1，帮助命令 docker version docker info docker 命令 --help 2，仓库\镜像（增删查） docker pull ~ 默认下载tag为latest的镜像 docker pull ~:*** 下载tag为***的镜像（要保证远程仓库阅读全文

posted @ 2021-06-21 19:32 tensor_zhang 阅读(145) 评论(0) 推荐(0)

pytorch0-广播机制（BROADCASTING SEMANTICS）

摘要： BROADCASTING SEMANTICS 1，两个张量“可广播”应满足的条件每个张量至少有一个维度。当比较维度大小时，从尾维度开始向首迭代，对应的维度大小必须相等、或者其中之一为1、或者其中之一不存在。 >>> x=torch.empty(5,7,3) >>> y=torch.empty(5 阅读全文

posted @ 2021-06-21 15:55 tensor_zhang 阅读(249) 评论(0) 推荐(0)

2021年6月19日

例题0-下降路径最小和

摘要： [931. 下降路径最小和] 给你一个 n x n 的方形整数数组 matrix ，请你找出并返回通过 matrix 的下降路径的最小和。下降路径可以从第一行中的任何元素开始，并从每一行中选择一个元素。在下一行选择的元素和当前行所选元素最多相隔一列（即位于正下方或者沿对角线向左或者向右阅读全文

posted @ 2021-06-19 00:48 tensor_zhang 阅读(63) 评论(0) 推荐(0)

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