09 2019 档案
摘要：python三维图像输出的代码如下所示：#画3D函数图像输出from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dfrom matplotlib import cmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport mpl_toolkits.mplot3dfigure=plt.figure()#ax = Axes3
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摘要：pytorch随机梯度下降法1、梯度、偏微分以及梯度的区别和联系(1)导数是指一元函数对于自变量求导得到的数值，它是一个标量，反映了函数的变化趋势；(2)偏微分是多元函数对各个自变量求导得到的，它反映的是多元函数在各个自变量方向上的变化趋势，也是标量；(3)梯度是一个矢量，是有大小和方向的，其方向是
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摘要：pytorch数学运算与统计属性入门1、Broadcasting (维度)自动扩展,具有以下两个重要特征：(1)expand (2)without copying data重点的核心实现功能是：(1)在前面增加缺失的维度(2)将其中新增加的维度的size扩展到需要相互运算的tensor维度的same
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摘要：(1-1)pytorch张量数据的索引与切片操作1、对于张量数据的索引操作主要有以下几种方式：a=torch.rand(4,3,28,28):DIM=4的张量数据a(1)a[:2]:取第一个维度的前2个维度数据(不包括2)；(2)a[:2,:1,:,:]：取第一个维度的前两个数据，取第2个维度的前1
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摘要：pytorch张量数据类型入门1、对于pytorch的深度学习框架，其基本的数据类型属于张量数据类型，即Tensor数据类型，对于python里面的int,float,int array,flaot array对应于pytorch里面即在前面加一个Tensor即可——intTensor ,Float
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摘要：利用平pytorch搭建简单的神经网络实现minist手写字体的识别，采用三层线性函数迭代运算，使得其具备一定的非线性转化与运算能力，其数学原理如下： 其具体实现代码如下所示：import torchimport matplotlib.pyplot as pltdef plot_curve(data): #曲线输出函数构建 fig=plt.figure() plt.pl...
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摘要：对于pytorch的深度学习框架，在建立人工神经网络时整体的步骤主要有以下四步： 1、载入原始数据 2、构建具体神经网络 3、进行数据的训练 4、数据测试和验证 pytorch神经网络的数据载入，以MINIST书写字体的原始数据为例： import torch import matplotlib.p
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摘要：如何将本地项目上传至GitHub 首先你需要一个github账号，所有还没有的话先去注册吧！ https://github.com/ 我们使用git需要先安装git工具，这里给出下载地址，下载后一路直接安装即可： https://git-for-windows.github.io/ 1.进入Gith
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摘要：//2019.09.10神经网络入门与学习1、神经网络的发展主要得益于三个方面的进步：(1)2进制的创新能力的发展(2)软硬件能力的发展;(3)人的性价比的下降。2、神经网络的成熟应用目前主要体现在分类识别上，具体来说可以分类到三个方面：(1)图像识别：主要用于人脸识别和自动驾驶；(2)语音识别：主
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