摘要： 常用的Tensor操作 1、通过tensor.view方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整去前后元素总数一致。view不会修改自身的数据，返回新的tensor与原tensor共享内存，即更改其中的一个，另一个也会跟这改变。 2、实际中经常需要添加或减少某一维度，可用squeeze和unsq 阅读全文

摘要： Tensor（张量） 1、Tensor，又名张量，从工程角度来说，可简单地认为它就是一个数组，且支持高效的科学计算。它可以是一个数（标量）、一维数组（向量）、二维数组（矩阵）或更高维的数组（高阶数组），torch里的Tensor支持GPU加速。 <!--block_code_end--> 基本操作 阅读全文

摘要： 神经网络 1、Autograd实现了反向传播功能，但是直接用来写深度学习的代码在很多情况下还是少先复杂，torch.nn是专门为神经网络涉及到的模块化接口。nn构建与Autograd之上，可用来定义和运行神经网络。 2、nn.Module是nn中最重要的类，可以把它看做一个网络的封装，包含网络各层定 阅读全文

摘要： Autograd 1、深度学习的算法本质上是通过反向传播求导数，Pytorch的Autograd模块实现了此功能；在Tensor上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分，避免手动计算导数的复杂过程。 2、autograd.Variable是Autograd中的核心类，它简单的封装了Ten 阅读全文

摘要： ipdb介绍 1、现在IPython之外使用debug功能，则需要安装ipdb(pip install ipdb)，而后在需要进入调试的地方加上如下代码即可： import ipdb ipdb.set_trace() 2、命令 功能 h(elp) 显示帮助信息，help command显示这条命令的 阅读全文

摘要： 诞生 1.2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）团队在GitHub上开源了pyTorch，并迅速占领GitHub热度榜榜首。 <!--block_code_end--> 常见深度学习框架简介 Theano 1、Theano最初诞生于蒙特利尔大学LISA实验室，于2008年开始开发 阅读全文

摘要： MAP '''[1,4,9,16,25]''' '''[3,7,11,15,19]''' '''[(1,2),(3,4),(5,6),(7,8),(9,10)]''' filter函数 '''[1,3,5,7,9]''' reduce 函数 '''21 ((((((1+2)+3)+4)+5)+6)' 阅读全文

摘要： 相关性 分类器 分类器的评估 K近邻 logistic回归 阅读全文

摘要： 特征向量 机器学习方法 距离度量 2.曼哈顿距离：在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离显然不是两点间的直线距离。这个实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”，也称为“城市街区距离”。 3.切比雪夫距离：国际象棋中，国王可以直行、横行、斜行，所以国王走一步可以移动到相邻8个方格中的任意一个 阅读全文

摘要： 最优化问题 # 背包问题 # 动态规划 # 图 # 阅读全文