随笔分类 - 编程问题
摘要：sklearn之train_test_split()函数各参数含义（非常全） 在机器学习中，我们通常将原始数据按照比例分割为“测试集”和“训练集”，从 sklearn.model_selection 中调用train_test_split 函数 简单用法如下： X_train,X_test, y_t
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摘要：Example： import tensorflow as tf # 创建 4 个张量，并赋值 a = tf.constant(1.) b = tf.constant(2.) c = tf.constant(3.) w = tf.constant(4.) with tf.GradientTape()
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摘要：tf.data.Dataset.from_tensor_slices 该函数是dataset核心函数之一，它的作用是把给定的元组、列表和张量等数据进行特征切片。切片的范围是从最外层维度开始的。如果有多个特征进行组合，那么一次切片是把每个组合的最外维度的数据切开，分成一组一组的。 假设我们现在有两组数
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摘要：#将python的数据类型（列表和矩阵）转换成TensorFlow可用的tensor数据类型 import tensorflow as tf import numpy as np A = [1,2,3] B = np.array([1,2,3]) C = tf.convert_to_tensor(A
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摘要：1、numpy 乘法运算中 "*" 是数组元素逐个计算具体代码如下： a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[1,2],[3,4]]) print(a) print(b) print(a*b) """ [[1 2] [3 4]] [[1 2] [3 4]
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摘要：计算代码时间 timeit.timeit(stmt='pass', setup='pass', timer=, number=1000000, globals=None) 创建一个Timer实例，并运行代码进行计时，默认将代码执行一百万次。 stmt是要执行的代码，字符串形式，多行就多个字符串。se
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摘要：函数简介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类，它封装了Tensor，并整合了反向传播的相关实现(tensor变成variable之后才能进行反向传播求梯度?用变量.backward()进行反向传播之后,var.grad中保存了var的梯度) x = Variab
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摘要：前言 dataloader 本质是一个可迭代对象，使用 iter() 访问，不能使用 next() 访问； 使用 iter(dataloader) 返回的是一个迭代器，然后可以使用 next 访问； 也可以使用 `for inputs, labels in dataloaders` 进行可迭代对象的
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摘要：结论 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) >>> np.mean(a) # 将上面二维矩阵的每个元素相加除以元素个数（求平均数） 2.5 >>> np.mean(a, axis=0) # axis=0，计算每一列的均值 array([ 2., 3.]) >>> np
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/Gp0EdenNxO0pcUPfvgmrOw
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摘要：1. 定义 数学公式为 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ，其中p、q分别为理论标签、实际预测值，w为权重。这里的log对应数学上的ln。 PyTorch对应函数为： torch.nn.BCELoss(weight=None, size_aver
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摘要：博主电脑 R7000P 由于8852是刚出的支持wifi6的无线网卡，因此只有Windows驱动，而Linux 用只能自己编译驱动，好在不麻烦。 本驱动置只支持5.4及以上内核，请确认。 安装必要工具： sudo apt-get update sudo apt-get install make gc
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摘要：1 打开cmd窗口命令行： pip install jupyterthemes 查看所有可用的主题： usename$ jt -l Available Themes: chesterish grade3 monokai oceans16 onedork solarizedd solarizedl 选
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摘要：张量 Tensors 1、torch.is_tensor torch.is_tensor(obj) 用法：判断是否为张量，如果是 pytorch 张量，则返回 True。 参数：obj (Object) – 判断对象 例子： torch.is_tensor(torch.rand(2,3)) True
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摘要：import torch #cuda是否可用 torch.cuda.is_available() 结果： True #返回当前设备索引 torch.cuda.current_device() 结果： 0 #返回GPU的数量 torch.cuda.device_count() 结果： 1 #返回gpu
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摘要：Example1： for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() Ex
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摘要：参考：官方 1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0) 解释： Fills the input Tensor with values drawn from the uniform distribution $\mathcal{U}(a,
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摘要：假设有如下模型 net = nn.Sequential(nn.Linear(2, 1)) 现在要获取其参数值和参数名称 方法一： for parm in net[0].parameters(): print(parm) 结果： Parameter containing: tensor([[-0.07
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摘要：Tensor 和 NumPy 相互转换常使用 numpy() 和 from_numpy() 。需要注意的是： 这两个函数所产生的 Tensor 和 NumPy 中的数组共享相同的内存（所以他们之间的转换很快），改变其中一个时另一个也会改变！ Tensor 转 Numpy 数组 a = torch.o
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摘要：参考：官方文档 源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an o
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