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…

ReactJS入门学习二

ReactJS入门学习二阅读目录 React的背景和基本原理理解React.render() 什么是JSX? 为什么要使用JSX? JSX的语法如何在JSX中如何使用事件如何在JSX中如何使用样式回到顶部 React的背景和基本原理在web开发中,我们总需要将变化的数据实时反应到UI上,这时就需要对DOM进行操作,复杂或频繁的对DOM操作是性能瓶颈产生的原因,React为此引入了虚拟的DOM的机制,在浏览器端使用javascript实现了一套DOM API,基于React开发时所有的…

SpringMVC入门学习(二)

SpringMVC入门学习(二) ssm框架 springMVC 在上一篇博客中,我简单介绍了一下SpringMVC的环境配置,和简单的使用,今天我们将进一步的学习下Springmvc的操作. model.addAttribute()的使用 model接口的源代码: 由图可知,在addAttribute()中有两种入参方式,一种是指明名字var1,一种是不指明名字var1.在不指明名字中,会通过相近的去寻找. 在addAttribute()中,我们可以放任何对象: 首先先导入jsp标签mave…

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…

Pytorch学习（一）—— 自动求导机制

现在对 CNN 有了一定的了解,同时在 GitHub 上找了几个 examples 来学习,对网络的搭建有了笼统地认识,但是发现有好多基础 pytorch 的知识需要补习,所以慢慢从官网 API进行学习吧. AUTOGRAD MECHANICS(自动求导机制) 这一部分做了解处理,不需要完全理解的明明白白的. Excluding subgraphs from backward 每一个 Tensor 变量都可以设置一个属性:requires_grad(默认参数 False),可以设置此参数排除向后…

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…

git入门学习(二)：新建分支/上传代码/删除分支

一.git新建分支,上传代码到新的不同分支我要实现的效果,即是多个内容的平行分支:这样做的主要目的是方便统一管理属于同一个内容的不同的项目,互不干扰.如图所示: 前提是我的github上已经有webpack_test项目了,我是在这个项目的基础上新建其他的分支并开展工作的.如图: 如果你对如何新建webpack_test项目不清楚,请参考我的前一篇文章:git入门学习(一):github for windows上传本地项目到github,操作步骤如下: 1.1.保留webpack_test项…

Egg入门学习(二)---理解service作用

在上一篇文章 Egg入门学习一中,我们简单的了解了Egg是什么东西,且能做什么,这篇文章我们首先来看看官网对Egg的整个框架的约定如下,及约定对应的目录是做什么的,来有个简单的理解,注意:我也是按照官网的来理解的. egg-project ├── package.json ├── app.js (可选) ├── app | ├── router.js │ ├── controller │ | └── home.js │ ├── service (可选) │ | └── user.js │ ├─…

PyTorch官方中文文档：自动求导机制

自动求导机制本说明将概述Autograd如何工作并记录操作.了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助您编写更高效,更简洁的程序,并可帮助您进行调试. 从后向中排除子图每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度,它的输出也需要梯度.相反,只有所有输入都不需要梯度…

『PyTorch』第三弹_自动求导

torch.autograd 包提供Tensor所有操作的自动求导方法. 数据结构介绍 autograd.Variable 这是这个包中最核心的类. 它包装了一个Tensor,并且几乎支持所有的定义在其上的操作.一旦完成了你的运算,你可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度,Variable有三个属性: 访问原始的tensor使用属性.data: 关于这一Variable的梯度则集中于 .grad: .creator反映了创建者,标识了是否由用户使用.Variable直接创建(No…

iOS中 Swift初级入门学习(二)

// Copyright (c) 2015年韩俊强. All rights reserved. // import Foundation /* // 控制语句 // for - in // 遍历字符串 for character in "hello,word" { println(character) } // 变量数组 let array = ["小韩哥","小妹妹","二妹子","小美女","…

spring学习总结——高级装配学习二（处理自动装配的歧义性）

我们已经看到如何使用自动装配让Spring完全负责将bean引用注入到构造参数和属性中.自动装配能够提供很大的帮助.不过,spring容器中仅有一个bean匹配所需的结果时,自动装配才是有效的.如果不仅有一个bean能够匹配结果的话,Spring此时别无他法,只好宣告失败并抛出异常.更精确地讲,Spring会抛出NoUniqueBeanDefinitionException. 当确实发生歧义性时,Spring提供了多种可选方案来解决这样的问题.你可以将可选bean中的某一个设为首选(primar…

node入门学习(二)

一.模块系统 1.创建模块和引用模块 //如何创建一个模块 exports.hello = function(){ console.log('hello worl'); }; //这创建了一个模块 //如何引用模块 //1.require(); var hello = require('./module.js'); hello.hello(); //2. var {hello} = require('./module.js'); hello(); 2.服务端的模块 //服务端的模块 var ht…

dubbo入门学习(二)-----dubbo hello world

一.dubbo hello world入门示例 1.提出需求某个电商系统,订单服务需要调用用户服务获取某个用户的所有地址: 我们现在需要创建两个服务模块进行测试: 模块功能订单服务web模块创建订单等用户服务service模块查询用户地址等测试预期结果:订单服务web模块在A服务器,用户服务模块在B服务器,A可以远程调用B的功能. 2.工程结构根据 dubbo<服务化最佳实践> a.分包建议将服务接口,服务模型,服务异常等均放在 API 包中,因为服务模型及异常也是 API…

PowerDesigner 15.2入门学习二

PowerDesigner中如何生成主键和自增列 1.SQL Server版本: 第一步,首先要建立与数据库的连接,方法较多,这里举个例子: http://www.cnblogs.com/netsql/archive/2010/05/17/1737548.html 第二个,打开PD15,新建一个PDM文档,然后新建一个表,如图所示: 第3步:打开T_ID列的属性设置,设置自动生成如何设置步长呢:如下:点击自动递增列,如图所示,有一个Microsoft的列: 第4步,因为之前设置了数据库连接,这…

struts入门学习(二)

一 struts的各种视图的转发与重定向 1 struts跳转到指定的JSP页面,只需要修改配置文件 <package name="user" namespace="/user" extends="struts-default"> <action name="login"> <result>/WEB-INF/page/login.jsp</re…

PowerDesigner最基础的使用方法入门学习(二)

1. 生成sql脚本 Database→Generate Database 选择要输出的文件路径,即文件存储路径,并根据需要修改文件名,单击确定后便会生成sql脚本. 在Options选项卡里,可以个性化选择和配置sql脚本,如取消外键,去除drop语句等. Selection选项卡中可以选择哪些表要生成sql脚本. 在Preview选项卡可以预览将要生成的sql脚本. 2. 将所有名词转化为大写 tools→Model Options...→Naming Convention→Code→U…

Objective C 快速入门学习二

Objective-C 类.对象.方法 1.编写一个复数类: #import <Foundation/Foundation.h>@interface Complex: NSObject //类声明,Complex继承NSObject { int iReal;//成员变量声明,在括号内 int iImag; } //成员函数声明,在括号外 -(void) print; -(void) setReal : (int) n; -(void)setImag : (int) d; @end //@int…

Spring入门学习(二)三种实例化bean的方法

前面的哪一种就是通过构造函数来实例化对象下面我们可能用到工厂方法来视力话对象,这样我们的配置文件又该怎么配置呢 <bean name="service2" class="com.factory.ServiceFactory" factory-method="getService"></bean> package com.factory; import com.service.Service; import com.ser…

dubbo入门学习二 RPC框架

rpc框架解释谁能用通俗的语言解释一下什么是 RPC 框架? - 远程过程调用协议RPC(Remote Procedure Call Protocol) 首先了解什么叫RPC,为什么要RPC,RPC是指远程过程调用,也就是说两台服务器A,B,一个应用部署在A服务器上,想要调用B服务器上应用提供的函数/方法,由于不在一个内存空间,不能直接调用,需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据.比如说,一个方法可能是这样定义的: Employee getEmployeeByName(String fu…

Lucene入门学习二

接上篇:增删改查增加:这里不做过多阐述. 删除:删除全部,根据条件删除修该:先删除,后添加查询(*):查询所有,精确查询,根据数值范围查询,组合查询,解析查询. package com.itheima.luncence; import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.…

D3.js 入门学习(二) V4的改动

//d3.scan /* 新的d3.scan方法对数组进行线性扫描,并根据指定的比较函数返回至少一个元素的索引. 这个方法有点类似于d3.min和d3.max. 而d3.scan可以得到极值的索引而不仅仅是计算极值. */ var a1 = [1,3,5,2,9]; var i = d3.scan(a1,function(a,b){ return b-a; // 返回最大值的索引, a-b; 返回最小值的索引 }); console.log(i); //4; //d3.ticks d3.tick…

MongoDB入门学习(二)：MongoDB的基本概念和数据类型

上一篇讲了MongoDB的安装和管理,当中涉及到了一些概念,数据结构另一些API的调用,不知道的没关系,事实上非常easy,这篇会简介一下. 1.文档文档是MongoDB的核心概念.多个键值对有序的放在一起就是一个文档,文档是MongoDB存储数据最主要的数据结构. 对MongoDB都是以文档的形式来操作的,使用了一种类似JSON的二进制BSON数据格式,对API的调用都是传的文档參数.每种编程语言都有标示文档的数据结构,比方java的map,lua的table,python的dict等等,可…

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…

PytorchZerotoAll学习笔记（三）--自动求导

Pytorch给我们提供了自动求导的函数,不用再自己再推导计算梯度的公式了虽然有了自动求导的函数,但是这里我想给大家浅析一下:深度学习中的一个很重要的反向传播 references:https://en.wikipedia.org/wiki/Chain_rule 我们先来看看什么是chain- rule(链式法则) Z是由 y经过f函数得到的,y又是x经过g函数得到 , 正向传播的方向是从左往右,那么反向传播的便是从右到左,梯度是一级级往回传递的我们知道一般输出的时候都要经过一个…

Pytorch Tensor, Variable, 自动求导

2018.4.25,Facebook 推出了 PyTorch 0.4.0 版本,在该版本及之后的版本中,torch.autograd.Variable 和 torch.Tensor 同属一类.更确切地说,torch.Tensor 能够追踪日志并像旧版本的 Variable 那样运行; Variable 封装仍旧可以像以前一样工作,但返回的对象类型是 torch.Tensor.这意味着我们的代码不再需要变量封装器. 相关链接: PyTorch 重磅更新,不只是支持 Windows PyTorch简…