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RSS订阅转载 Tensor维度变换之：einops库中rearrange，reduce和repeat
einops是一个简洁优雅操作张量的库，并且支持对numpy，pytorch，tensorflow中的张量进行操作，该库最大的优点是函数的使用逻辑清晰明了，其中中常用的三个函数分别是rearrange，repeat，reduce。
2023-07-22 17:53:52
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原创 ubuntu 使用移动硬盘出现无法挂载（解决办法）
（1）按照上面建议的方法，进入windows下 win+R（或者直接找到‘运行’） -> cmd -> DOS命令行窗口。/V 表示在fat/fat32 的文件格式上显示完整的文件夹路径和名称。（2）查找移动硬盘在你windows下的卷名，我的是F:盘。/x 表式强行检查，如果硬盘在用则先卸下硬盘，在进行扫描。（3）在DOS中键入, chkdsk F: /f。后面加 /f 或 -f 表示检查时自动修复错误。（6）在ubuntu上插入硬盘测试。/C 用于跳过文件夹结构循环检查。硬盘扫描，用于检查硬盘错误。
2023-05-31 19:22:06
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原创 item()和items()的用法详解与区别
item（）item()的作用是取出单元素张量的元素值并返回该值，保持该元素类型不变。 听起来和使用索引来取值的作用好像一样，接下来我们看一看使用两种方法取元素值的区别： 首先定义一个张量： 1、直接使用索引取值： 2、使用item()取出 由此可以看出使用item()函数取出的元素值的精度更高，所以在求损失函数等时我们一般用item（）items()items()的作用是把字典中的每对key和value组成一个元组，并把这些元祖放在列表中返回。 举个例子：
2021-10-09 09:17:15
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原创 关于torch.nonzero() 详解
官方介绍： “返回一个包含输入 input 中非零元素索引的张量.输出张量中的每行包含 input 中非零元素的索引. 如果输入 input 有 n 维,则输出的索引张量 out 的 size 为 z x n , 这里 z 是输入张量 input 中所有非零元素的个数.”其实连着例子看的话，第一句话是很好理解的，就是第二句话有点搞不清楚究竟想说什么。例子>>> torch.nonzero(torch.Tensor([[0.6, 0.0, 0.0, 0.0],...
2021-10-07 18:02:40
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转载 pytorch的容器Sequential、Modulelist、ModuleDict用法介绍
nn.Module 容器 Sequential import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnfrom collections import OrderedDict class LeNetSequential(nn.Module): def __init__(self, class...
2021-10-07 14:47:34
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转载 logical_and()，logical_or(), logical_not(), logical_xor()用法详解
1. 概述Numpy中也有逻辑判断的函数，即logical_and()，logical_or(), logical_not(), logical_xor() 这几个函数的大致用法相同，功能上有较大的区别，下面一一详解2.1 语法numpy.logical_and(x1, x2) 返回X1和X2与逻辑后的布尔值。 2.2 主要参数x1，x2：array_like 输入数组。 x1和x2必须具有相同的形状。 随着版本的变化，函数的参数也在更新，更多详情点击 查看。返回： y：ndarray或bo
2021-10-06 19:45:25
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转载 常用的ipdb调试命令
常用的ipdb调试命令 常用的ipdb命令整理如下。 h(help)：帮助命令s(step into)：进入函数内部n(next)：执行下一行b(break): b line_number打断点cl(clear): 清除断点c(continue): 一直执行到断点r(return...
2021-10-05 21:29:49
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转载 Python中__getitem__方法介绍
Python中__getitem__方法介绍 Python的魔法方法__getitem__ 可以让对象实现迭代功能，这样就可以使用for...in... 来迭代该对象了 class Animal: def __init__(self, animal_list):
2021-10-05 21:03:56
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原创 tf.dynamic_partition和tf.dynamic_stitch解析
tf.dynamic_partition和tf.dynamic_stitch解析1.tf.dynamic_partition2.tf.dynamic_stitch1.tf.dynamic_partition2.tf.dynamic_stitch1.tf.dynamic_partition函数定义： dynamic_partition(data, partitions, num_partition, name=None)函数功能：在第一个维度上，将data数组，切分成num_partiton个数组，
2021-09-24 10:26:53
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原创 tf.assign()、tf.assign_add()、tf.assign_sub()、tf.identity()、tf.control_dependencies（）函数用法介绍
1. tf.assign()tf.assign(ref, value, validate_shape=True, use_locking=None, name=None)功能：将 value 赋值给 ref，即 ref = value参数解释：☛ ref：变量☛ value：值☛ validate_shape：默认 True，值 的shape 需要与变量ref的 shape 一致；若设为 False，则值 的shape 覆盖变量 ref的shape☛ use_locking：默认 False，
2021-01-04 20:49:28
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原创 numpy函数np.around()、np.floor()、np.ceil()、np.where()介绍（清晰明白）
1. 功能简单介绍np.around()函数用于返回五舍六入后的值，可指定精度。np.floor()函数用于以元素方式返回输入的下限。np.ceil()函数用于以元素方式返回输入的上限。np.where()函数根据 condition 从 x 和 y 中选择元素，当为 True 时，选 x，否则选 y。2. 详细介绍2.1.np.aroundnp.around(a, decimals=0, out=None ) 对于正好在舍入小数值之间的值，NumPy舍入到最接近的偶数值。当超过5
2021-01-03 11:00:10
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原创 TensorFlow常用函数tf.where()、tf.gather()、tf.squeeze()详解！！
1.tf.where()第一种用法：where(condition）的用法where(condition, x=None, y=None, name=None) condition是bool型值，True/False返回值，是condition中元素为True对应的索引例如：import tensorflow as tfa = [[1,2,3],[4,5,6]]b = [[1,0,3],[1,5,1]]condition1 = [[True,False,False],
2021-01-02 21:59:21
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原创 tf.split（）函数（非常清晰简单的解释）
tf.split( value, num_or_size_splits, axis=0, num=None, name='split')这个函数是用来切割张量的。输入切割的张量和参数，返回切割的结果。value传入的就是需要切割的张量。这个函数有两种切割的方式：以三个维度的张量为例，比如说一个20 * 30 * 40的张量my_tensor，就如同一个长20厘米宽30厘米高40厘米的蛋糕，每立方厘米都是一个分量。有两种切割方式：如果num_or_si
2021-01-02 20:28:41
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原创 tf.get_variable()和tf.get_variable_scope()非常详细解释！！！！
当编写程序较长时，文件中定义的函数的输入参数可能会很多，例如神经网络的参数：def inference(input_tensor, avg_class, weights1, biases1, weights2, biases2): 当神经网络的结构更加复杂、参数更多时，就需要一个更好的方式来传递和管理神经网络中的参数。TensorFlow就提供了通过变量名来创建或获取变量的机制，可以使用tf.get_variable和tf.variable_scope函数来实现。 TensorFlow中
2021-01-02 16:52:08
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原创 Python中 tf.placeholder()函数解释
此函数可以理解为形参，用于定义过程，在执行的时候再赋具体的值。不必指定初始值，可在运行时，通过 Session.run 的函数的 feed_dict 参数指定。这也是其命名的原因所在，仅仅作为一种占位符。tf.placeholder( dtype, shape=None, name=None)参数：dtype：数据类型。常用的是tf.float32，tf.float64等数值类型shape：数据形状。默认是None，就是一维值，也可以多维，比如：[None，3]，表示
2021-01-02 15:41:04
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原创 文献翻译：Social LSTM: Human Trajectory Prediction in Crowded Spaces
这是我阅读的有关轨迹预测的第一篇文献，其内容和使用的模型相对简单，是比较适合的入门篇，我在此把原文翻译分享出来，便于大家交流学习。
2021-01-02 11:53:50
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转载 图卷积神经网络(GCN)，详解，易懂。
请看链接：https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11678324.html
2020-11-27 13:35:26
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原创 Batch Normalization详解（清晰、明白、透彻）
请见原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34879333
2020-11-01 16:23:46
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转载 PCA的使用方法
scikit-learn中PCA的使用方法 @author：wepon @blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42192293 在前一篇文章 主成分分析(PCA) 中，我基于python和numpy实现了PCA算法，主要是为了加深对算法的理解，算法的实现很粗糙，实际应用中我们一般调用成熟的包，本文就结束sc...
2020-10-28 09:07:56
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原创 数据挖掘相关知识
https://blog.csdn.net/Eastmount/article/details/73392106?locationNum=3&fps=1
2020-10-26 20:06:27
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原创 线性回归、岭回归、Lasso回归
请看链接，超详细！！https://blog.csdn.net/hzw19920329/article/details/77200475?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522160362599019724839212903%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=160362599019724839212903&
2020-10-25 19:42:08
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转载 StratifiedShuffleSplit（）函数的详细理解
今天做一个机器学习项目，预测房价的问题， 里面学习到了一个函数StratifiedShuffleSplit()函数， 参考了一些文章讲解，但是有点模糊，所以自己就又思考了很久，搞明白了这个函数。 这里记录一下。 这是函数的原型： sklearn.model_selection.St...
2020-10-23 17:20:48
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转载 （荐）Benchmark和baseline的区别
作者：Anonymous 链接：https://www.zhihu.com/question/28823373/answer/101504099 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 Benchmark和baseline都有性能比较的意思。 先看看字典定义。 benchmark：N-COUNT A benchmark is something whose quality or quantity is known and...
2020-10-16 21:38:16
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转载 fit,transform,fit_transform详解
写在前面 fit和transform没有任何关系，仅仅是数据处理的两个不同环节，之所以出来fit_transform这个函数名，仅仅是为了写代码方便，会高效一点。sklearn里的封装好的各种算法使用前都要fit，fit相对于整个代码而言，为后续API服务。fit之后，然后调用各种API方法，transform只是其中一个API方法，所以当你调用transform之外的方法，也必须要先fit。fit原义指的是安装、使适合的意思，其实有点train的含义，但是和tr...
2020-10-15 19:11:53
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