摘要：
偶然间看到论文里画了这个画，查了一下，仅用作学习使用。 参考如下：https://zhuanlan.zhihu.com/p/405462739 阅读全文
posted @ 2022-08-19 14:32
vv_869
阅读(406)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1. 2张图片并排 \begin{figure}[htbp] \centering \subfigure[]{ \includegraphics[width=5.5cm]{figure/Fig3-1.png} \label{Fig3-1} } \quad \subfigure[]{ \include 阅读全文
posted @ 2022-07-25 12:57
vv_869
阅读(16280)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1. 使用\left 和 \right 会出现括号大小不一致的问题，解决如下： 需要自定义括号大小，自带的大小控制符有 \big，\Big，\bigg，\Bigg 2. LaTeX中绝对值符号怎么输入： \lvert 和 \rvert \lvert C \rvert >|C| 阅读全文
posted @ 2022-06-08 21:03
vv_869
阅读(3063)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
pytorch的normal，从来没有用过，稍微整理下，导包： from torch.distributions import Normal normal.sample() sample()就是直接在定义的正太分布上采样 normal.rsample() rsample()不是在定义的正太分布上采样 阅读全文
posted @ 2022-04-11 22:00
vv_869
阅读(446)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
None作为tensor的索引作用是增加维度 ac.shape torch.Size([16]) p = ac[None,None,None,None,:] p.shape torch.Size([1, 1, 1, 1, 16])) 阅读全文
posted @ 2022-04-04 20:34
vv_869
阅读(581)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
repeat可以完成指定维度上的复制 import torch a = torch.randn(3, 2) a tensor([[ 1.4169, 0.2761], [ 1.2145, -2.0269], [ 1.1322, -0.7117]]) b = a.repeat(1,2) b,b.size 阅读全文
posted @ 2022-04-04 18:53
vv_869
阅读(456)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
如果想要在1-100，以20为步长的数据段内生成随机数，比如1-20,21-40,41-60,61-80,81-100这5个长度内各随机取一个数，即该如何做？ 可行的方法如下，利用randint和arange： 阅读全文
posted @ 2022-04-02 21:45
vv_869
阅读(106)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
最近越来越觉得基础很重要，看的越多盲区越多，scheduled sampling 是什么？？第一次见。。。 各种博客开始看，解释的比较清楚的如下： Scheduled Sampling简单理解_cwh_rs_giser的博客-CSDN博客 阅读全文
posted @ 2022-04-02 19:59
vv_869
阅读(115)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
*作用在实参上，是将输入迭代器拆成一个个元素。 从nn.Sequential的定义来看，遇到list，必须用*号进行转化，否则会报错 TypeError: list is not a Module subclass。 参考：nn.Sequential的参数的注意事项_apodxxx的博客-CSDN博 阅读全文
posted @ 2022-04-01 17:23
vv_869
阅读(377)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
1. tensorboard，学习链接如下，简单清晰 pytorch_数据展示_SummaryWriter的两个函数_Marshal～的博客-CSDN博客_summarywriter函数 【学习笔记】TensorboardX学习笔记_Hung武的博客-CSDN博客_tensorboard和tenso 阅读全文
posted @ 2022-04-01 15:17
vv_869
阅读(37)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号