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RSS订阅转载 张量的广播和科学运算
文章目录张量的广播(broadcast)特性相同形状的张量计算标量和任意形状的张量相同维度、不同形状的张量之间计算不同维度的张量计算过程中广播逐点运算（Pointwise Ops）加减乘除Tensor数值调整函数Tensor常用科学计算规约运算比较运算张量的广播(broadcast)特性相同形状的张量计算“same shapes are always broadcastable”，相同形状数组总是可以进行广播计算。这里简单强调一下，虽然我们往往觉得不同形状之间的张量计算才是应用到广播特性，但其实相
2021-06-22 15:46:49
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转载 张量的索引、分片、合并以及维度调整
文章目录张量的符号索引一维张量索引二维张量索引tensor.view()方法张量的分片函数分块：chunk函数拆分：split函数张量的合并操作拼接函数：cat堆叠函数：stack张量的符号索引张量也是有序序列，我们可以根据每个元素在系统内的顺序“编号”，来找出特定的元素，也就是索引。一维张量索引一维张量的索引过程和Python原生对象类型的索引一致，基本格式遵循`[start: end: step]import torcht1 = torch.arange(1, 11)# 张量索引出来的
2021-06-15 10:25:07
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转载 张量的创建与常用方法
文章目录一、张量（Tensor）的基本创建及其类型1.张量（Tensor）函数创建方法2.张量的类型3.张量类型的转化张量类型的隐式转化张量类型的转化方法二、张量的维度与形变零维张量张量的形变flatten拉平：将任意维度张量转化为一维张量reshape方法：任意变形三、张量（Tensor）和其他相关类型之间的转化方法.numpy方法：张量转化为数组.tolist方法：张量转化为列表.item()方法：转化为数值一、张量（Tensor）的基本创建及其类型1.张量（Tensor）函数创建方法张量创建
2021-06-09 17:20:00
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原创 Pandas读取数据及数据操作-B站脏果君分享的视频内容记录
文章目录前言Pandas读取数据及数据操作行索引，列索引，数据值行操作.iloc 或者 .loc列操作通过标签选择数据条件选择前言b站脏果君分享的视频Python数据分析三剑客 数学建模基础 numpy、pandas、matplotlibPandas读取数据及数据操作以豆瓣的电影数据作为我们深入了解Pandas的示例注意：需要pip install xlrd==1.2.0import numpy as npimport pandas as pdmv_data = mv_data=pd.
2021-05-17 10:16:12
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原创 Pytorch 基础操作第二部分
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录龙良曲 相关笔记GPUSoftmaxSoftmaxSoftmaxnn.Relu v.s. F.relu()MLP准确率龙良曲 相关笔记Pytorch学习笔记GPU刘二大人model = Net()device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")model.to(device)inputs, target = datainp
2021-04-26 17:14:01
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原创 Python类的相关知识
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录类的组成类属性类方法静态方法实例方法面向对象三大特征封装继承方法重写object类多态特殊属性类的组成# 类名，首字母大写class Student: # 类属性 native_place = "吉林" def __init__(self, name, age): # name,age 为实例属性 self.name = name self.a
2021-04-26 17:01:29
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原创 Python基础模块和类等
文章目录模块模块的概念模块的导入方式1）import 导入2）from...import 导入模块的搜索顺序__name__属性包（Package）包的概念案例演练`__init__.py`模块本文内容主要来自黑马Python教程B站模块的概念每一个以扩展名py结尾的Python源代码文件都是一个模块。在模块中定义的全局变量 、函数、类都是提供给外界直接使用的工具。模块名同样也是一个标识符，需要符合标识符的命名规则。模块的导入方式1）import 导入提示：在导入模块时，每个导入应该独占
2021-04-07 21:04:37
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原创 Python基本语法字符串、列表、字典、集合等
Python 基本语法字符串字符串索引字符串切片replace方法find方法count方法split方法partition方法strip方法列表列表运算符(加法和乘法)append方法extend方法insert方法pop方法remove方法index方法count方法sort方法reverse方法类的创建从类的角度看待对象isinstanceinit函数解释字符串字符串索引1、对字符串进行索引时，基本格式为字符串对象[索引值]2、Python的索引值是从0开始进行计算，也就是说，字符串中的第一个
2021-04-04 13:37:41
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原创 Pytorch基本操作
文章目录创建tesnortorch自带初始化创建tensor从列表创建tensor从ndarray转换到tensor参数的初始化其他方法加减运算对应元素相乘，点积矩阵乘法含批信息的矩阵相乘dim=0,dim=1torch.eq基础操作切片相关view和reshape拼接和分块维度位置变换自动求梯度创建tesnorimport torchimport numpy as npfrom IPython.core.interactiveshell import InteractiveShellInter
2021-03-28 22:09:46
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原创 Pandas系列基础知识以及DataFrame常用操作
文章目录一、pandas简介①pandas是什么？②pandas特性③pandas中的主要数据结构SeriesDataFrame二、Series①通过数组或者字典创建Series②Series常用属性③Series的特性④Series的矢量化和标签对齐三、DataFrame①创建DataFrame②DataFrame列操作③索引和选择四、DataFrame常用操作①数据查看和描述②缺失值处理③数据合并④分组运算⑤数据透视表⑥数据的读入和导出一、pandas简介①pandas是什么？1、Pandas 是
2021-03-27 19:24:37
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原创 Numpy数组的切片、索引和运算
Numpy数组的切片、索引和运算ndarray数组的切片和索引基础索引一维数组切片和索引二维数组切片和索引布尔索引一维数组的布尔索引二维数组的布尔索引神奇索引一维数组的神奇索引二维数组的神奇索引ndarray对象的运算ndarray对象的算术运算ndarray对象的数学函数ndarray对象的统计函数ndarray数组的切片和索引基础索引一维数组切片和索引ndarray 数组可以基于0 - n 的下标进行索引，并设置start, stop 及step 参数进行，从原数组中切割出一个新数组。imp
2021-01-15 15:39:57
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原创 Numpy系列之ndarray数组的维度变换,拼接,分割和复制
ndarray数组的维度变换,拼接,分隔和复制ndarray数组的维度变换将1维数组转换为2维数组将2维数组转换为1维数组交换二维数组的两个维度(矩阵的转置)ndarray数组的拼接给已有的数据添加多行，比如增添一些样本数据给已有的数据添加多列，比如增添一些特征进去ndarray数组的分隔将已有的数据按行分隔，比如将训练集分割成训练集和验证集将已有的数据按列分隔，比如将特征和标签分隔数组的赋值ndarray数组的维度变换方法说明.reshape(shape)不改变数组元素，返回一个
2021-01-14 16:43:58
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原创 Numpy系列之Numpy对象的属性和创建
Numpy系列之Numpy对象的属性和创建1、ndarray对象的主要属性2、ndarray对象的创建array函数 创建arange函数 创建numpy.arange(start, stop, step)np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False,dtype = None)np.zeros(shape)np.ones(shape)随机数(random) 创建numpy.random.random(size=None)numpy
2021-01-14 09:18:21
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原创 PyTorch 深度学习实践 第11讲
第11讲 卷积神经网络(高级篇)源代码B站 刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(高级篇)视频中截图：说明：Inception Moudel1、卷积核超参数选择困难，自动找到卷积的最佳组合。2、1x1卷积核，不同通道的信息融合。代码说明：1、先是1个卷积层(conv,maxpooling,relu)，然后inceptionA模块，接下来又是一个卷积层(conv,mp,relu),然后inceptionA模块，最后一个全连接层(fc)。 ...
2020-11-14 18:35:44
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原创 PyTorch 深度学习实践 第10讲
第9讲 卷积神经网络(基础篇)源代码B站 刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——卷积神经网络(基础篇)视频中截图：说明 1、每一个卷积核它的通道数量要求和输入通道是一样的。这种卷积核的总数有多少个和你输出通道的数量是一样的。 2、卷积(convolution)后，C(Channels)变，W(width)和H(Height)可变可不变。subsampling(或pooling)后，C不变，W和H变。 3、卷积层：保留图像的空间信息。代...
2020-11-14 15:12:40
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原创 PyTorch 深度学习实践 第9讲
第9讲 多分类问题源代码B站 刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明： 1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu) 2、y的标签编码方式是one-hot。我对one-hot的理解是只有一位非零(不一定非的是1)，其他位为0 3、多分类问题，标签y的类型是LongTensor。比如说0-9分类问题，如果y = torch.LongTensor([3])...
2020-11-14 11:15:05
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原创 PyTorch 深度学习实践 第8讲
第8讲 加载数据集源代码B站 刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——加载数据集说明：1、DataSet 是抽象类，不能实例化对象，主要是用于构造我们的数据集 2、DataLoader 需要获取DataSet提供的索引[i]和len;用来帮助我们加载数据，比如说做shuffle(提高数据集的随机性)，batch_size,能拿出Mini-Batch进行训练。它帮我们自动完成这些工作。DataLoader可实例化对象。代码说明：1、需要mini_batch...
2020-11-14 09:46:38
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原创 PyTorch 深度学习实践 第7讲
第7讲 处理多维特征的输入源代码B站 刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入视频中截图说明：1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样，只有行向量是不同的。b变成矩阵时使用广播机制。 2、学习能力越强，有可能会把输入样本中噪声的规律也学到。我们要学习数据本身真实数据的规律，学习能力要有泛化能力。import numpy as npimport torchimport matplotlib.pyplot as plt# p...
2020-11-13 21:24:37
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原创 PyTorch 深度学习实践 第6讲
第6讲 逻辑斯蒂回归源代码B站 刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——逻辑斯蒂回归视频中截图说明： 逻辑斯蒂回归和线性模型的明显区别是在线性模型的后面，添加了激活函数(非线性变换)说明：预测与标签越接近，BCE损失越小。代码说明：1、视频中代码F.sigmoid(self.linear(x))会引发warning，此处更改为torch.sigmoid(self.linear(x))import torch# import torch.nn.functi...
2020-11-13 20:23:57
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原创 PyTorch 深度学习实践 第5讲
第5讲 用PyTorch实现线性回归源代码B站 刘二大人，传送门用PyTorch实现线性回归PyTorch Fashion(风格)1、prepare dataset2、design model using Class # 目的是计算y hat3、Construct loss and optimizer (using PyTorch API)4、Training cycle (forward,backward,update)代码说明：1、Module实现了魔法函数_...
2020-11-13 17:21:12
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原创 PyTorch 深度学习实践 第4讲
第4讲 反向传播back propagation源代码B站 刘二大人，传送门PyTroch 深度学习实践——反向传播import torchx_data = [1.0, 2.0, 3.0]y_data = [2.0, 4.0, 6.0]w = torch.Tensor([1.0]) # w的初值为0.1w.requires_grad = True #需要计算梯度def forward(x): return x*w #w是一个Tensordef loss(x, ...
2020-11-12 14:39:12
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原创 PyTorch 深度学习实践 第3讲
第3讲 梯度下降法源代码B站 刘二大人，传送门PyTorch 深度学习实践 梯度下降法import matplotlib.pyplot as pltx_data = [1.0, 2.0, 3.0]y_data = [2.0, 4.0, 6.0]# initial guess of weight w = 1.0# define the model linear model y = w*xdef forward(x): return x*w#define the ...
2020-11-12 09:51:29
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原创 PyTorch 深度学习实践 第2讲
第2讲 linear_model 源代码import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx_data = [1.0, 2.0, 3.0]y_data = [2.0, 4.0, 6.0]def forward(x): return x*wdef loss(x, y): y_pred = forward(x) return (y_pred - y)**2w_list = []mse_list = []..
2020-11-11 17:34:06
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转载 线性代数中的MATLAB应用
1、MATLAB中求矩阵的秩 传送门：如何用Matlab求矩阵的秩、乘积、逆、行列式的值、转置 Matlab的rank函数是借助矩阵奇异值分解的方法计算的。A=[0,0,2,10,1;0,0,0,5,-1;2,-2,4,-2,0;3,-3,2,-21,-3;2,-2,5,3,4]rank(A)2、MATLAB中 将矩阵化简为阶梯型矩阵 传送门：matlab-线性代数 化简为阶梯...
2018-05-17 13:03:06
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转载 matlab 噪声（随机数）生成函数
传送门：1、有了方差为什么需要标准差？ 2、 matlab函数randn：产生正态分布的随机数或矩阵的函数 3、Matlab中产生正态分布随机数的函数normrnd 4、Matlab - 产生高斯噪声 5、normrnd和randn的区别噪声，扰动，离群点，本质上就是生成服从某种分布的随机数。...
2018-05-16 10:34:23
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原创 泊松分布和指数分布：通俗易懂
传送门：1、泊松分布和指数分布：10分钟教程 2、如何理解指数分布的无记忆性？如果某事件以固定强度λ，随机且独立地出现，该事件在单位事件内出现的次数（个数）可以看成是服从泊松分布。...
2018-05-10 10:12:43
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转载 C语言的变量的内存分配
转载转自：http://blog.csdn.net/chenyiming_1990/article/details/9476181今晚看了人家写的一个关于C语言内存分配的帖子，发现真是自己想找的，于是乎就收藏了。。。先看一下两段代码：[cpp] view plain copy print?char* toStr() {
2016-09-26 13:10:48
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原创 opencv提取视频帧，将多张图片组合成视频（C++）
参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f5931540100rt4n.html#include #include #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"#include "opencv2/core/core.hpp"using namespace std;void Video_To_Image(string
2015-09-28 20:23:05
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转载 malloc、calloc、realloc的区别
出自：http://blog.csdn.net/shuaishuai80/article/details/6140979(1)C语言跟内存分配方式从静态存储区域分配. 内存在程序编译的时候就已经分配好，这块内存在程序的整个运行期间都存在.例如全局变量、static变量.在栈上创建 在执行函数时，函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建
2015-08-30 01:59:21
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转载 OpenCV之利用鼠标获取坐标
转载自：http://blog.csdn.net/quarryman/article/details/8450387好久没有更新博客了，今天临时起意，将以前写的示例代码整理了一下，暂且发布一篇，希望对大家有用！代码一：点击时显示坐标，鼠标移动时不显示。#include #include #include IplImage* src=0
2015-04-08 00:50:40
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转载 掌握VS2010调试 -- 入门指南
转载自：http://blog.csdn.net/kingzone_2008/article/details/81330481 导言在软件开发周期中，测试和修正缺陷（defect，defect与bug的区别：Bug是缺陷的一种表现形式，而一个缺陷是可以引起多种Bug的）的时间远多于写代码的时间。通常，debug是指发现缺陷并改正的过程。修正缺陷紧随debug之后，或
2015-03-27 16:47:29
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转载 c++构造函数详解
原始出处:http://ticktick.blog.51cto.com/823160/194307 c++构造函数的知识在各种c++教材上已有介绍，不过初学者往往不太注意观察和总结其中各种构造函数的特点和用法，故在此我根据自己的c++编程经验总结了一下c++中各种构造函数的特点，并附上例子，希望对初学者有所帮助。
2015-03-04 10:41:17
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转载 MYSQL常用命令收集&&常见错误
转自：lg2045 http://my.oschina.net/u/919580一、连接MYSQL。格式： mysql -h主机地址 -u用户名 －p用户密码1、连接到本机上的MYSQL。 首先打开DOS窗口，然后进入目录mysql\bin，再键入命令mysql -u root -p，回车后提示你输密码.注意用户名前可以有空格也可以没有空格，但是密码前必须没有空格
2014-12-07 23:40:23
996
转载 mysql数据类型详解
转载1：转载请注明出处：php程序员的笔记本文永久地址：http://www.phpernote.com/mysql/1023.html（1）下面列举的是使用MySQL数据库过程中一些比较常见的数据类型的解释和说明。1、整型数据类型存储空间说明取值范围TINYINT1字节非常小的整数带符号值：-128 ~ 12
2014-11-20 16:01:03
1956
转载 字符串字面值与标准库string类型不是同一种类型
看到C++书上有一句话，不明白是什么意思，请大家赐教：因为历史原因以及为了与C语言兼容，字符串字面值与标准库string类型不是同一种类型。这一点很容易引起混乱，编程时一定要注意区分字符串字面值和string数据类型的使用，这很重要。请问这是什么意思？更多01、额~~~C字符串是const char * 类型，而string是标准库类型，当你在操作文件时，这种区
2014-11-13 11:07:26
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