摘要:函数定义 filter() 函数用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回由符合条件元素组成的迭代器对象。 该函数接收两个参数,第一个为函数,第二个为序列,序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断,然后返回 True 或 False,最后将返回 True 的元素放到新列表中。 filter(func
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摘要:函数定义 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None) 对于给定的输入 张量input,沿着给定的维度,返回k个最大元素。 一个命名元组(values,indices)将会被返回,这里的indices是返
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摘要:函数定义 torch.gather(input, dim, index, *, sparse_grad=False, out=None) → Tensor Gathers values along an axis specified by dim. 对于一个3-D的张量,输出按照以下公式被指定为:
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摘要:函数定义 Tensor.scatter_(dim, index, src, reduce=None) → Tensor 将张量src中的所有的值,按照index中指定的indices位置,写到自身张量self中。对于src中的每一个值,它的写入index位置被指定为: 等于src中的index,当d
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摘要:在pytorch中转置用的函数就只有这两个:transpose()和permute(),本文将详细地介绍这两个函数以及它们之间的区别。 transpose() torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor 函数返回输入矩阵input的转置
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摘要:索引虽好,但有时却不易理解。 在Numpy中,您可以使用数组索引到数组中。例如,为了在二维数组中选择(1, 2)和(3, 2)处的元素,您可以这样做: # data is [[0, 1, 2, 3, 4, 5], # [6, 7, 8, 9, 10, 11], # [12 13 14 15 16 1
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摘要:torch.range(start=1, end=6) 的结果是会包含end的,而torch.arange(start=1, end=6)的结果并不包含end。 两者创建的tensor的类型也不一样 >>> y=torch.range(1,6) >>> y tensor([1., 2., 3., 4
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摘要:pytorch-crf包提供了一个CRF层的PyTorch版本实现,我们在做NER任务时可以很方便地利用这个库,而不必自己单独去实现。 pytorch-crf包API class torchcrf.CRF(num_tags, batch_first=False) This module implem
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摘要:定义 hasattr(object, name) hasattr() 函数用于判断对象是否包含对应的属性。 参数 object -- 对象。 name -- 字符串,属性名。 返回值 如果对象有该属性返回 True,否则返回 False。 例子 #!/usr/bin/python # -*- cod
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摘要:python re.sub 使用起来很方便,写 python 代码常常都会用到。了解它的用法是很有必要的。 源代码中定义如下: def sub(pattern, repl,string, count=0, flags=0): """Return the string obtained by repl
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摘要:目录 定义 __new__ 方法 实现单例 定义 目的:让类创建的对象,在系统中只有唯一的实例。 每一次执行新建对象操作,返回的都是同一个对象。 __new__ 方法 使用 classname() 创建对象时,Python 的解释器首先会调用 __new__ 方法为对象分配内存空间。__new__
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