谷歌刚发布的求梯度的工具包-Tangent

安装很简单sudo pip install tangent．我机器上,终端上用python,tangent报错,但在终端上用ipython,tangent不报错．我检验是否可用tangent的方法是: def f(x): a = x * x return a print f(3.0) import tangent df = tangent.grad(f) print df(2) # expect to print 4 print df(-2) # expect to print 4 至于ta…

从头学pytorch(二) 自动求梯度

PyTorch提供的autograd包能够根据输⼊和前向传播过程⾃动构建计算图,并执⾏反向传播. Tensor Tensor的几个重要属性或方法 .requires_grad 设为true的话,tensor将开始追踪在其上的所有操作 .backward()完成梯度计算 .grad属性计算的梯度累积到.grad属性 .detach()解除对一个tensor上操作的追踪,或者用with torch.no_grad()将不想被追踪的操作代码块包裹起来. .grad_fn属性该属性即创建Tensor…

PyTorch入门学习（二）：Autogard之自动求梯度

autograd包是PyTorch中神经网络的核心部分,简单学习一下. autograd提供了所有张量操作的自动求微分功能. 它的灵活性体现在可以通过代码的运行来决定反向传播的过程, 这样就使得每一次的迭代都可以是不一样的. Variable类 autograd.Variable是这个包中的核心类. 它封装了Tensor,并且支持了几乎所有Tensor的操作. 一旦你完成张量计算之后就可以调用.backward()函数,它会帮你把所有的梯度计算好. 通过Variable的.data属性可以获取到…

pytorch 自动求梯度

自动求梯度在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient).PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播.本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作. 概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类,如果将其属性.requires_grad设置为True,它将开始追踪(track)在其上的所有操作(这样就可以利用链式法则进行梯度传播了).完成计算后,可以调用.backward()来完成所有梯度计算.此Tensor的…

Pytorch中的自动求梯度机制和Variable类

自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制. 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性:Varibale的Tensor本身的.data,对应Tensor的梯度.grad,以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn,根据最新消息,在pytorch0.4更新后,torch和torch.autograd.Variab…

尝鲜刚发布的 SpringFox 3.0.0，以前造的轮子可以不用了...

最近 SpringFox 3.0.0 发布了,距离上一次大版本2.9.2足足有2年多时间了.可能看到这个名字,很多读者会有点陌生.但是,只要给大家看一下这两个依赖,你就知道了! <dependency> <groupId>io.springfox</groupId> <artifactId>springfox-swagger2</artifactId> <version>3.0.0</version> <scope&…

阿里云发布新版SaaS上云工具包，全面助力SaaS上云

9月26日,在云栖大会SaaS加速器专场上,阿里云发布了新版的SaaS上云工具包(SaaS Launch Kit),发布了API网关的新功能,以及推出了全新升级的能力中心. SaaS上云工具包,顾名思义,就是帮助伙伴的SaaS上云的工具包.这里的SaaS指的广义的企业应用,包含SaaS,传统企业软件,API.解决方案等等.对SaaS而言,上云不是目的,而是手段.上云真正的目的是客户体验提升,业务连续,以及伙伴业务发展和降低成本.阿里云希望SaaS上云对伙伴是快捷的, 省心的; 对客户是友好的,…

谷歌CEO发布年度公开信：专注人工智能等6大业务领域

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微软刚发布的区块链去中心化身份识别系统DID

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwMDU1MTE1OQ==&mid=2653549389&idx=1&sn=158f9feb10d76a2e6ca7e15f8ec8a3e8&chksm=813a62d5b64debc304bfc722b7c373c6bb6f2f9c138fb699cddeb147062817674714c9742519&scene=21#wechat_redirect 1.什么是DID?(Decentrali…

开发并发布依赖包，作为工具包供别人npm install

1.初识包及 npm 包的概念: nodejs 中的第三方模块叫包不同于 nodejs 中的内置模块与自定义模块,包是由第三方个人或团队开发出来的,免费供所有人使用 nodejs 中的包都是免费开源的,不需要付费即可免费下载使用为什么需要包由于 nodejs 的内置模块仅仅提供了一些底层的 API,导致在基于内置模块进行项目开发的时候,效率很低包是基于内置模块封装出来的,提供了更高级,更方便的 API,极大的提高开发效率包和内置模块之间的关系,类似于 jQuery 和浏览器内置 API…

时事新闻之谷歌 google 发布Tensor Flow 源代码

TensorFlow: TensorFlow is an open source software library for numerical computation using data flow graphs. Nodes in the graph represent mathematical operations, while the graph edges represent the multidimensional data arrays (tensors) that flow bet…

且看三星刚发布的Smart TV如何窃听你的枕边细语

三星最新的SmartTV有一个很酷的新的声控功能,网络连接设备可以通过它来录下你说过的所有内容并把它上传到一个第三方的地方进行存储. 该公司的语音识别软件允许用户跟他们的电视通过声音来进行沟通.一旦电视上的一个麦克风的符号出现的时候就代表该功能已经启动了.简单的说就是,用户可以仅仅需要用声音表达几个命令就能对电视进行换台操作,而不需要像传统一样需要通过遥控来进行.其实个人认为这是个挺好的技术,科技发展到现在,这个技术还不普及的话就说不过去了. 但是这个技术同时也让人担忧,很大的原因是因为隐藏在三…

TensorFlow自动求梯度

例1 import tensorflow as tf a=tf.Variable(tf.constant(1.0),name='a') b=tf.Variable(tf.constant(1.0),name='b') cost=a+b train_op=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=2).minimize(cost) print(tf.trainable_variables()) with tf.Session() as sess…

Code Runner，率先支持刚发布的 Visual Studio 2022！

Visual Studio 被不少网友成为"宇宙第一IDE".但是,我写✍ PHP.Java 和 C#,也都是用的 VS Code. 我所在的组,是 Visual Studio China 组.但是,我们组基本没啥人在做 Visual Studio 相关的内容.我们组更多地称为 Developer Devision China. 我开发的 Code Runner 的 VS Code 版已经突破了 3000 万下载量! 我写的 Code Runner,下载量突破 3000 万了! 但是,…

Parse：App开发必备让应用开发效率提高上百倍

Parse一个应用开发工具, 是由Y Combinator所孵化的创业公司.使用Parse能把效率提高10倍到100倍.通常情况下,从开发用户到推广用户需要花几周时间,用了Parse则只需几小时.[Update:国内用户有在实际使用parse的过程中发现parse用的AWS S3的部分ip近期被中国电信block,导致在parse平台上构建的应用几乎无法在电信网络下使用,敬请注意]Parse为应用提供基础设施,提供从消息推送(比如提醒用户,某某电视节目开始了)到社交平台(Facebook与Twi…

谷歌Chrome 27测试版已经发布更快的浏览速度

谷歌已经发布了Chrome 27测试版浏览器,为普通用户带来了大约提升为5%的网页浏览速度.用户已经可以在Chrome测试网页下载到最新的更新了.我们已经对这版更新做了一个全面的快速测试,让我们看看究竟为用户带来了什么新功能. 普通用户会注意到的最明显的改进就是网页的加载速度,谷歌声称Chrome 27更新为用户带来了至少5%的网页加载速度的提升.这个提升是因为浏览器后台的资源管理器的一些改变,降低了预先加载资源的频率,但是提高了空闲链接时的利用率.同时,webpagetest.org速度指数值…

Facebook 发布深度学习工具包 PyTorch Hub，让论文复现变得更容易

近日,PyTorch 社区发布了一个深度学习工具包 PyTorchHub, 帮助机器学习工作者更快实现重要论文的复现工作.PyTorchHub 由一个预训练模型仓库组成,专门用于提高研究工作的复现性以及新的研究.同时它还内置了对Google Colab的支持,并与Papers With Code集成.目前 PyTorchHub 包括了一系列与图像分类.分割.生成以及转换相关的模型. 可复现性是许多研究领域的基本要求,这其中当然包括基于机器学习技术的研究领域.然而, 许多机器学习相关论文要么无法复…

一起看 I/O | Flutter 休闲游戏工具包发布

作者 / Zoey Fan, Product Manager for Flutter, Google 对于大多数开发者来说,Flutter 是一个应用框架.但利用 Flutter 提供的硬件加速图形支持,围绕休闲游戏开发的社区也在不断壮大. 在过去的一年里,已经有数千款 Flutter 游戏发布.拿游戏公司 Lotum 来举例,该公司旗下颇具人气的文字解谜游戏 4 Pics 1 Word 最近就已经用 Flutter 完全重新编写.Flame 则是一款基于 Flutter 构建的.由社区驱动的开…

.NET MAUI 社区工具包 1.3版本发布

2022 年 10 月 4 日,微软发布了 .NET MAUI 社区工具包的 1.3 版,具体参见微软官方博客:https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-the-dotnet-maui-community-toolkit-v13/ ,该工具包是 MAUI 官方应用程序框架的补充库.此版本包括错误修复和多项增强功能,例如 gravatar 支持.彩色状态栏和控件的淡入淡出动画. MAUI(多应用程序用户界面)框架是微软用于跨平台应用程序开发的…

[ZZ] 边缘检测梯度与Roberts、Prewitt、Sobel、Lapacian算子

http://blog.csdn.net/swj110119/article/details/51777422 一.学习心得: 学习图像处理的过程中,刚开始遇到图像梯度和一些算子的概念,这两者到底是什么关系,又有什么不同,一直困扰着我.后来在看到图像分割这一模块后才恍然大悟,其实图像的梯度可以用一阶导数和二阶偏导数来求解.但是图像以矩阵的形式存储的,不能像数学理论中对直线或者曲线求导一样,对一幅图像的求导相当于对一个平面.曲面求导.对图像的操作,我们采用模板对原图像进行卷积运算,从而达到我们想要…

SaaS上云工具包为企业应用构筑上云之梯

导语:本文中,阿里云资深技术专家郑刚将聚焦SaaS上云工具包如何帮助企业上云,包括产品上云.商品上市.服务上心,讲述了SaaS上云工具包为客户和伙伴提供的价值.在SaaS上云工具包整体解决方案的帮助下,SaaS能够实现一周内产品上云,一周内商品上云. 刚才听了商业的篇章,现在来到了我们上云的篇章,这两件事情之间是什么关系呢?我来分享一下我自己的一个感受,这个世界上有两种事情,一种事情是做了以后大家都会很爽,比如说去赢得这个行业红利,挣钱,这个事情所有人都喜欢.还有一类事情它是属于你不去做就会特别…

深入谷歌和甲骨文旷日持久的版权战争,趣味科普当前最火的编程语言JAVA的前世今生

这篇文章是我在B站上投稿的一个科普java的视频文案,内容如标题,感兴趣的码农朋友可以移步观看https://www.bilibili.com/video/av81171108/ 在过去短短几十年间,伴随着互联网的兴起和磅礴发展, 编程语言也在同步进行着变革和演化, 从机器语言出现,到1956年真正意义上的编程语言fortran诞生直到今天, 根据我在业余搜索引擎百度上进行搜索的结果来看, 目前世界上一共有600多种编程语言坦白讲,当我第一次看到这个数据时,我自闭了作为一个咸鱼程序员满打…

跌宕起伏的java帝国史,剖析谷歌甲骨文长达8年的版权战争

这篇博文是我在B站上发的一个科普java的视频文案整理,本来发过一次了,但是有几种不严谨的地方只能删掉重新发了一下,内容如标题,感兴趣的码农朋友可以观看视频的版本,欢迎提提意见啥的,感谢~https://www.bilibili.com/video/av82152291/ 在过去短短几十年间,伴随着互联网的兴起和磅礴发展, 编程语言也在同步进行着变革和演化, 从机器语言出现,到1956年真正意义上的编程语言fortran诞生直到今天, 根据我在业余搜索引擎百度上进行搜索的结果来看, 目前世界上一…

梯度下降算法实现原理(Gradient Descent)

概述梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法,但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法,而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的,所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它,甚至深度学习也是用它来求解最优解.所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来,梯度下降法就是一种经典常用的优化算法. 梯度下降法的思想思想就类比于生活中的一些事情,比如你去询问你的一个朋友工资多少,他不会告诉你,但是他会让你去猜,然后告诉你猜的结果.你每…

Castle Core 4.0.0 alpha001发布

时隔一年多以后Castle 项目又开始活跃,最近刚发布了Castle Core 4.0.0 的alpha版本, https://github.com/castleproject/Core/releases主要包括的内容是DynamicProxy 和 DictionaryAdapter,日志集成工作正在开发中,这个版本主要针对的是.NET Core版本的更新. Castle.DynamicProxy可以实现动态代理的功能,这个也是很多框架的基础.也就是说它是众多开源项目向.NET Core兼容的重…