先放一张表,可以看成是二维数组 行(列)索引 索引0 索引1 索引2 索引3 索引0 0 1 2 3 索引1 4 5 6 7 索引2 8 9 10 11 索引3 12 13 14 15 看一下下面例子代码: 针对0维(输出为行形式) >>> import torch as t >>> a = t.arange(0,16).view(4,4) >>> a tensor([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10,…

这里只概括了我对CSS3各属性的用法理解.具体每个属性的值,以及例子,看这里 (竟然每篇文章不能低于200字,不能低于200字不能低于200字不能低于200字不能低于200字....请无视)…

转自:https://blog.csdn.net/qq_29274091/article/details/72627350 Oracle中start with和connect by 用法理解转自:http://www.blogjava.net/xzclog/archive/2010/03/05/314642.html,多谢博主分享 connect by 是结构化查询中用到的,其基本语法是: 1 select … from tablename 2 start with 条件1 3 connect…

PyTorch中view的用法:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81949843 max用法 import torch d=torch.Tensor([[,],[,]]) print(d) tensor([[1., 3.],        [2., 4.]]) import torch d=torch.Tensor([[,],[,]]) print(torch.max(d,)) print(torch.max(d,)) (tensor…

前言:该问题是由于看到fetch的then方法的使用,产生的疑问,在深入了解并记录对promise的个人理解 首先看一下fetch请求使用案例: 案例效果:点击页面按钮,请求当前目录下的arr.txt里面的内容 疑问地方: 1. fetch为什么可以使用then?(个人理解then方法是定义在原型对象Promise.prototype上的) 2. 为什么使用两次then才能取出数据?(重点疑惑是这里,疑惑第二个then没有进行其他操作,只是将上一个then的返回值进行输出,就可以获取到arr.t…

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!…

好久没有写博客了,这一次就将最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得与困惑记录下来. 原文 PyTorch Tutorials 参考了很多其他大神的博客,https://blog.csdn.net/cuihuijun1hao/article/details/79405740 https://www.jianshu.com/p/97cb3b6db573 至于原理,非常建议读这篇英文博客,写的非常非常非常好!!!!!!值得打印出来细细品读!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!…

from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import sampler import numpy as np import torch class OwnDataset(Dataset): def __init__(self,x,y): self.x = x self.y = y return def __getitem__(self,ind…

Python的with理解 标签(空格分隔): Python with做为一种上下文管理器,在Python中的作用可以简单的理解为是用来代替try...except...finally的处理流程. with通过__enter__方法初始化,然后在__exit__中做善后以及处理异常.对于一些需要预先设置,事后要清理的一些任务,with提供了一种非常方便的表达.在紧跟with后面的语句被求值运算后,会调用运算返回对象的__enter__方法,并将__enter__的返回结果赋值给as后面的变量.当…

MERGE INTO 语法: MERGE INTO table_name alias1 USING (table|view|sub_query) alias2ON (join condition) WHEN MATCHED THEN   UPDATE table_name    SET col1 = col_val1,      col2 = col2_val WHEN NOT MATCHED THEN   INSERT (column_list) VALUES (column_values);…

Invoke()的作用是:在应用程序的主线程上执行指定的委托.一般应用:在辅助线程中修改UI线程( 主线程 )中对象的属性时,调用this.Invoke();   在多线程编程中,我们经常要在工作线程中去更新界面显示,而在多线程中直接调用界面控件的方法是错误的做法,Invoke 和 BeginInvoke 就是为了解决这个问题而出现的,使你在多线程中安全的更新界面显示. 正确的做法是将工作线程中涉及更新界面的代码封装为一个方法,通过 Invoke 或者 BeginInvoke 去调用,两者的区别…

自己一直想成为高级前端开发工程师,而自学.奈何最近感觉自学收效甚微,一度迷茫. 不破不立,打算改变这样的状态. 春节后上班第一天,今年打算好好实现自己的前端梦想. 重新整理.总结前端技术. 废话,就不多说了,开始今天的主题. Html中meta标签 一.meta标签 含义 <meta> 元素 可提供有关页面的元信息(meta-information),比如针对搜索引擎和更新频度的描述和关键词. <meta> 标签位于文档的头部,不包含任何内容. <meta> 标签的属性…

pytorch-backword函数的理解 函数:\(tensor.backward(params)\) 这个params的维度一定要和tensor的一致,因为tensor如果是一个向量y = [y1,y2,y3],那么传入的params=[a1,a2,a3],这三个值是系数,那么是什么的系数呢? 假定对x =[ x1,x2]求导,那么我们知道, \(dy/dx\) 为: 第一列: \(dy1/dx1,dy2/dx1,dy3/dx1\) 第二列:\(dy1/dx2, dy2/dx2,dy3/dx…

一.bind的用法 第一个:obj.showInfo('arg','arg_18');中传的2个参数通过showInfo方法改变的是obj下中的name和age 第二个:obj.showInfo.bind(this)('bind','bind_18');中bind要传的name和age是通过一个一个传的形式,然后通过showInfo方法改变的是window下的name和age 注:bind 返回的是一个新的函数,你必须调用它才会被执行 二.apply的用法 第一个:obj.showInfo('a…

原来一直不理解,linux shell下 xargs和 管道的区别: 1.管道在linux shell用得比较广泛,管道常常用来组合两个及以上的命令,共同完成一个功能: 比如:我们要统计某一个文件有多少行: cat temp_subnet_172_2.txt | wc -l 为了完成这个功能,我们用到了两个命令,cat和wc,它们是通过管道组合起来的,cat读取整个文件,通过管道输入给wc 命令,wc 通过管道接收输入,进行计算. 既然,有了管道,那为什么还要有xargs呢?…

官网关于LanguageManual Sampling的教程,部分截图如下,这里主要分享对TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 16 ON id)子句的理解 ​ 官网中假设创建表时设置了 CLUSTERED BY(id) INTO 32 BUCKETS 即分成了32个文件(虽然这里用的是bucket,为了避免混淆和方便理解下面的解释,个人倾向于用cluster或者叫簇来代替),那么下面这个子句 TABLESAMPLE(BUCKET 3 OUT OF 16 ON id) 在查询中…

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size:x的特征维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:lstm隐层的层数,默认为1 bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout:除最后一层,每一层的输出都进行dropout,默认为: 0 bidirectional:True则为双向l…

张量是一棵树 长久以来,张量和其中维度的概念把我搞的晕头转向. 一维的张量是数组,二维的张量是矩阵,这也很有道理. 但是给一个二维张量,让我算出它每一行的和,应该用 sum(dim=0) 还是 sum(dim=1)? 这个问题还得让我想个一会儿. 更别说四维的张量是什么,一百维的张量又是什么,这种问题了,我不知道,想想就头大. 但是直到把张量看成一棵树,许多问题就迎刃而解~ 如下图所示,分别表示三种不同形状的张量: 基本规律是: 不算最上边的树根节点,剩下的节点有几层,那这个张量就是几维的.(换…

SQL中的连接可以分为内连接,外连接,以及交叉连接 . 1. 交叉连接CROSS JOIN 如果不带WHERE条件子句,它将会返回被连接的两个表的笛卡尔积,返回结果的行数等于两个表行数的乘积: 举例,下列A.B.C 执行结果相同,但是效率不一样: A:SELECT * FROM table1 CROSS JOIN table2 B:SELECT * FROM table1,table2 C:select * from table1 a inner join table2 b A:select a…

张量==容器 张量是现代机器学习的基础,他的核心是一个容器,多数情况下,它包含数字,因此可以将它看成一个数字的水桶. 张量有很多中形式,首先让我们来看最基本的形式.从0维到5维的形式 0维张量/标量:装在水桶中的每个数字称为“标量”.标量就是一个数字. 1维张量/标量:数组,一维张量,也被视为“向量",可以把向量视为一个单列或者单行的数字. 2维张量:矩阵.典型的例子就是邮件列表,比如我们有10000个人,每个人都有7个特征(名字,性别,城市等等),张量具有形状,形状是一个水桶,既装着我们数据也…

参考链接:https://www.cnblogs.com/dkblog/archive/2011/02/24/1980654.html https://www.cnblogs.com/wjx1/p/5084980.html python中对象的方法第一个参数一般都是self,用于传递对象本身.但是在调用的时候不必显示传递,python会自动传递: class Example(object):  #  在Example类中定义一个function方法,function仅用来print传递进来的参数…

目录 1. 引言 2. 维度的理解 3. gather函数 4. index_select函数 5. masked_select函数 6. nonzero函数 1. 引言   最近在刷开源的Pytorch版动手学深度学习,里面谈到几个高级选择函数,如index_select,masked_select,gather等.这些函数大多很容易理解,但是对于gather函数,确实有些难理解,官方文档开始也看得一脸懵,感觉不太直观.下面谈谈我对这几个函数的一些理解. 2. 维度的理解   对于numpy和…

什么是PyTorch?   PyTorch是Facebook人工智能团队开发的一个机器学习和深度学习工具,用于处理大规模图像分析,包括物体检测,分割与分类.但是它的功能不仅限于此.它与其它深度学习框架结合,能够完成复杂的算法.PyTorch用Python和C++编写.   PyTorch属于深度学习框架中的重要一员,与TensorFlow, Keras, Theano等其它深度学习框架不同,它是动态计算图模式,其应用模型支持在运行过程中根据运行参数动态改变,而其它框架都是静态计算图模式,其模型在…

本文转自:http://blog.csdn.net/vip_linux/article/details/10206091PHP中引用符&的用法.关于php的引用(就是在变量或者函数.对象等前面加上&符号)的作用,我们先看下面这个程序. [php] view plaincopy <?php $a = 100; //声明变量a $b = &$a; //声明变量b,引用自变量a echo "$a <br />"; echo "$b <…

Pytorch入门 简单容易上手,感觉比keras好理解多了,和mxnet很像(似乎mxnet有点借鉴pytorch),记一记. 直接从例子开始学,基础知识咱已经看了很多论文了... import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Linear 层 就是全连接层 class Net(nn.Module): # 继承nn.Module,只用定义forward,反向传播会自动生成 def __init__(se…

PyTorch结构介绍对PyTorch架构的粗浅理解,不能保证完全正确,但是希望可以从更高层次上对PyTorch上有个整体把握.水平有限,如有错误,欢迎指错,谢谢! 几个重要的类型和数值相关的TensorVariableParameterbuffer(这个其实不能叫做类型,其实他就是用来保存tensor的)Tensor: PyTorch中的计算基本都是基于Tensor的,可以说是PyTorch中的基本计算单元. Variable: Tensor的一个Wrapper,其中保存了Variable的创…

参考:1. pytorch学习笔记(九):PyTorch结构介绍 2.pytorch学习笔记(七):pytorch hook 和 关于pytorch backward过程的理解 3.Pytorch入门学习(三):Neural Networks 4.forward 神经网络的典型处理如下所示: 1. 定义可学习参数的网络结构(堆叠各层和层的设计):2. 数据集输入:3. 对输入进行处理(由定义的网络层进行处理),主要体现在网络的前向传播:4. 计算loss ,由Loss层计算:5. 反向传播求梯度…

MySQL中case when的基本用法总结原创Backcanhave7 最后发布于2018-12-06 15:14:15 阅读数 439 收藏展开MySQL中的case when有用两种用法,官方文档中的说明如下: 用法一: CASE case_value WHEN when_value THEN statement_list [WHEN when_value THEN statement_list] ... [ELSE statement_list]END CASE用法二: CASE WHE…

概述 学习如何使用PyTorch执行文本分类 理解解决文本分类时所涉及的要点 学习使用包填充(Pack Padding)特性 介绍 我总是使用最先进的架构来在一些比赛提交模型结果.得益于PyTorch.Keras和TensorFlow等深度学习框架,实现最先进的体系结构变得非常容易.这些框架提供了一种简单的方法来实现复杂的模型体系结构和算法,而只需要很少的概念知识和代码技能.简而言之,它们是数据科学社区的一座金矿! 在本文中,我们将使用PyTorch,它以其快速的计算能力而闻名.因此,在本文中,…

[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 目录 [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (3)---- 引擎动态逻辑 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 引擎总体架构 0x03 启动引擎 3.1 初始化local ready queue 3.2 构建GraphTask 3.3 构建根节点 3.4 计算最小拓扑 3.5 计算依赖 3.6 初始化GraphTask ExecInfo 3.7 配置工作线程输入 3.8 开始运行 3.9 配置设备和R…