摘要：
梯度：是一个包含n个偏导数的向量 阅读全文
摘要：
一、点积 概念：相同位置的按元素乘积的和，可以通过dot()函数调用 y = torch.ones(4, dtype=torch.float32) print(y) print(x) # 点积：相同位置的按元素乘积的和 print(torch.dot(x, y)) # 可以通过执行元素乘法，然后进行 阅读全文
摘要：
给定任何相同形状的任意两个张量，任何按元素二元运算的结果都将是相同形状的张量 A = torch.arange(20, dtype=torch.float32).reshape(5, 4) B = A.clone() # 通过分配新内存，将A的一个副本分配给B A, A + B #输出结果 (ten 阅读全文
摘要：
一、标量：由一个元素的张量表示 1、标量变量由普通小写字母表示（例如：x y 和 z） 2、 R 表示所有（连续）实数 标量的空间 3、表达式 x∈R 是表示x是一个实值标量的正式形式 4、x,y∈{0,1} 来表明 x 和 y 是值只能为 0 或 1的数字 import torch x = tor 阅读全文
摘要：
一、读取数据集 1、将数据集按行写入到csv文件中 import os # os.path.join():路径拼接函数，本例中会生成如下路径 ../data # os.makedirs():用来创建多层目录（多层就是深度），exist_ok=True是在目录已存在的情况下不报错，默认为False，目 阅读全文
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print(type(X)) A = X.numpy() print(type(A)) B = torch.tensor(A) print(type(B)) print(id(X)) print(id(A)) print(id(B)) #输出结果 <class 'torch.Tensor'> <cl 阅读全文
摘要：
一、 运行一些操作可能会导致为新的结果分配内存。例如，如果我们用 Y = X + Y，我们将取消引用 Y 指向的张量，而是指向新分配的内存处的张量。 开辟新的内存空间有如下问题： 1、在机器学习中，我们可能有数百兆的参数，并且在一秒内多次更新所有参数。通常情况下，我们希望原地执行这些更新。 2、我们 阅读全文