import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable word2id = {'hello': 0, 'world': 1} # you have 2 words, and then need 5 dim each word embeds = nn.Embedding(2, 5) # we need variable, because we need use element of nn.Embedding he…

Storm学习笔记 - Storm初识 1. Strom是什么? Storm是一个开源免费的分布式计算框架,可以实时处理大量的数据流. 2. Storm的特点 高性能,低延迟. 分布式:可解决数据量大,单机搞不定的场景. 可扩展:随着业务的发展,数据量越来越大,系统可以水平扩展. 容错:单个节点挂了,不影响整个应用. 3. Storm与其他框架的比较 3.1 Storm和Hadoop的比较 Storm用于实时计算,Hadoop用于离线计算. Storm处理的数据保存在内存中,源源不断.Hadoo…

LevelDB学习笔记 (1):初识LevelDB 1. 写在前面 1.1 什么是levelDB LevelDB就是一个由Google开源的高效的单机Key/Value存储系统,该存储系统提供了Key到Value的有序映射. 地址: https://github.com/google/leveldb 中文文档: https://kevins.pro/leveldb_chinese_doc.html 1.2 为什么要学levelDB 学习源码算是一种很好的学习方式,准备精读几个经典的开源代码,那学…

初识Java 拿到这本厚厚的<Java学习笔记>,翻开目录:Java平台概论.从JDK到TDE.认识对象.封装.继承与多态...看着这些似懂非懂的术语名词,心里怀着些好奇与担忧,就这样我开始走进Java的世界.  Java产生的历史 Java来自于Sun公司的一个叫Green Project中撰写的程序语言,全球信息网(World Wide Web)兴起,Java Applet成为网页互动技术的代表,特别适合于Internet应用程序开发. Java语言的特点 1.面向对象 这是Java最重要…

记录如何用Pytorch搭建LeNet-5,大体步骤包括:网络的搭建->前向传播->定义Loss和Optimizer->训练 # -*- coding: utf-8 -*- # All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>> # Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book # lesson_2 : Neural network of PT(Py…

书上内容太多太杂,看完容易忘记,特此记录方便日后查看,所有基础语法以代码形式呈现,代码和注释均来源与书本和案例的整理. # -*- coding: utf-8 -*- # All codes and comments from <<深度学习框架Pytorch入门与实践>> # Code url : https://github.com/zhouzhoujack/pytorch-book # lesson_1 : Basic code syntax of PT(Pytorch) im…

原文地址:https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 什么是pytorch? pytorch是一个基于python语言的的科学计算包,主要分为两种受众: 能够使用GPU运算取代NumPy 提供最大灵活度和速度的深度学习研究平台 开始 Tensors Tensors与numpy的ndarray相似,且Tensors能使用GPU进行加速计算. 创建5 * 3的未初始化矩阵: 创建并随机初始化矩阵: 创建一…

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i…

一.Tensor Tensor是Pytorch中重要的数据结构,可以认为是一个高维数组.Tensor可以是一个标量.一维数组(向量).二维数组(矩阵)或者高维数组等.Tensor和numpy的ndarrays相似. import torch as t 构建矩阵:x = t.Tensor(m, n) 注意这种情况下只分配了空间,并没有初始化. 使用[0,1]均匀分布随机初始化矩阵:x = t.rand(m, n) 查看x的形状:x.size() 加法: (1)x + y (2)t.add(x, y…

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py 张量的操作 拼接 torch.cat() torch.cat(tensors, dim=0, out=None) 功能:将张量按照 dim 维度进行拼接 tensors: 张量序列 dim: 要拼接的维度 代码示例: t = torch.ones((2, 3)) t_0 = torch.cat([t, t], d…