上节用了Sequential类来构造模型.这里我们另外一种基于Block类的模型构造方法,它让构造模型更加灵活,也将让你能更好的理解Sequential的运行机制. 回顾: 序列模型生成 层填充 初始化模型参数 net = gluon.nn.Sequential() with net.name_scope(): net.add(gluon.nn.Dense(1)) net.collect_params().initialize(mx.init.Normal(sigma=1)) # 模型参数初始化…

『PyTorch』第二弹_张量 Tensor基础操作 简单的初始化 import torch as t Tensor基础操作 # 构建张量空间,不初始化 x = t.Tensor(5,3) x -2.4365e-20 -1.4335e-03 -2.4290e+25 -1.0283e-13 -2.8296e-07 -2.0769e+22 -1.3816e-33 -6.4672e-32 1.4497e-32 1.6020e-19 6.2625e+22 4.7428e+30 4.0095e-08 1.…

关于『HTML5』:第二弹 建议缩放90%食用 咕咕咕咕咕咕咕!!1 (蒟蒻大鸽子终于更新啦) 自开学以来,经过了「一脸蒙圈的 半期考试」.「二脸蒙圈的 体测」的双重洗礼,我终于有空肝 HTML5 辣!!1  快乐+10086  HTML5 冲鸭!!1(语无伦次!!1) (奇怪的知识又增加了呢~) HTML5系列向你空投知识,请注意接收 废话over   又要为大家带来HTML5 了呢~   注:编者用的是CSDN-Markdown编辑器(是的没换) 声明:由于 HTML5 只是在 HTML 的…

关于『Markdown』:第二弹 建议缩放90%食用 道家有云:一生二,二生三,三生万物 为什么我的帖子不是这样 各位打工人们! 自从我学了Markdown以来 发现 Markdown 语法真的要比 HTML4.01 方便得多啊啊啊(除了写表格以外) 按头安利 (哪天给大家展示一下我用 HTML 写的稿和 用Markdown 写的稿,区别真的很大) Markdown基础系列向你开炮,请注意接收 正文正文,我是废话,我结束了,你可以开始了   又要为大家带来 (正当时的) Markdown了呢~ …

关于『HTML』:第二弹 建议缩放90%食用 第二弹! 它来了! 它来了! 我竟然没有拖更,对了,你们昨天用草稿纸了么 开始正文之前提一个问题:大家知道"%%%"是什么意思吗?就这个↓↓↓ 求大家答疑解惑啊,拜托了 感觉自己看不懂人话了 废话少说,开始正文   又要为大家带来(过时的)HTML了呢~   正文开始 如果第一次看建议搭配"关于『HTML』:第一弹"一起食用 一. HTML 链接 (干货开始了) HTML 链接是通过标签 <a> 来定义的 代…

MXNet是基础,Gluon是封装,两者犹如TensorFlow和Keras,不过得益于动态图机制,两者交互比TensorFlow和Keras要方便得多,其基础操作和pytorch极为相似,但是方便不少,有pytorch基础入门会很简单.注意和TensorFlow不同,MXNet的图片维度是 batch x channel x height x width . MXNet的API主要分为3层,最基础的时mxnet.ndarray(NDArray API),它以近似numpy数组的形式记录了诸多基…

解压文件命令: with zipfile.ZipFile('../data/kaggle_cifar10/' + fin, 'r') as zin: zin.extractall('../data/kaggle_cifar10/') 拷贝文件命令: shutil.copy(原文件, 目标文件) 一.整理数据 我们有两个文件夹'../data/kaggle_cifar10/train'和'../data/kaggle_cifar10/test',一个记录了文件名和类别的索引文件 我们的目的是在新的…

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt…

参考:http://www.jianshu.com/p/5ae644748f21# 几个数学概念: 标量(Scalar)是只有大小,没有方向的量,如1,2,3等 向量(Vector)是有大小和方向的量,其实就是一串数字,如(1,2) 矩阵(Matrix)是好几个向量拍成一排合并而成的一堆数字,如[1,2;3,4] 其实标量,向量,矩阵它们三个也是张量,标量是零维的张量,向量是一维的张量,矩阵是二维的张量,除此之外,张量不仅可以是三维的,还可以是四维的.五维的... 一点小注意: 1.由于torc…

MXNet文档 MXNet官方教程 持久化模型 框架介绍 『MXNet』第一弹_基础架构及API 『MXNet』第二弹_Gluon构建模型 『MXNet』第三弹_Gluon模型参数 『MXNet』第四弹_Gluon自定义层 『MXNet』第五弹_MXNet.image图像处理 『MXNet』第六弹_Gluon性能提升 『MXNet』第七弹_多GPU并行程序设计 『MXNet』第八弹_数据处理API_上 『MXNet』第九弹_分类器以及迁移学习DEMO 『MXNet』第十弹_物体检测SSD 『MX…