Variable一般的初始化方法,默认是不求梯度的 import torch from torch.autograd import Variable x_tensor = torch.randn(2,3) #将tensor转换成Variable x = Variable(x_tensor) print(x.requires_grad) #False x = Variable(x_tensor,requires_grad=True) #Varibale 默认时不要求梯度的,如果要求梯度,需要说明…

Mongoose Mongoose就是一套操作MongoDB数据库的接口,而Egg中有对应的插件egg-mongoose. 安装 $ npm install egg-mongoose --save 配置 改变Egg项目中的配置文件{workplace}/config/plugin.js中来启用 egg-mongoose 插件: exports.mongoose = { enable: true, package: 'egg-mongoose', }; Egg连接mongoose 在Egg项目中的…

1.将numpy矩阵转换为Tensor张量 sub_ts = torch.from_numpy(sub_img) #sub_img为numpy类型 2.将Tensor张量转化为numpy矩阵 sub_np1 = sub_ts.numpy() #sub_ts为tensor张量 3.将numpy转换为Variable sub_va = Variable(torch.from_numpy(sub_img)) 4.将Variable张量转化为numpy sub_np2 = sub_va.data.num…

backward函数 官方定义: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum of gradients of given tensors w.r.t. graph leaves.The graph is differentiated using the chain rule. If a…

以下方法均不会修改操作数本身,只是将操作数处理后的数据返回 1.丢弃小数部分,保留整数部分 parseInt(x);//丢弃x中的小数部分,保留x中的整数部分 2.Math对象常用的方法 ceil(x) 返回x向上取整后的值 floor(x) 返回x向下取整后的值 round(x) 返回四舍五入取整后的值 max(x,[,y[,...]]) 返回最大值 min(x,[,y[,...]]) 返回最小值 random() 返回[ 0 , 1 )之间的伪随机数 sign(x) 判断x的符号, 此函数会…

JavaScript提供了一个RegExp对象来完成有关正则表达式的操作和功能,每一条正则表达式模式对应一个RegExp实例.有两种方式可以创建RegExp对象的实例. 使用RegExp的显式构造函数,语法为:new RegExp("pattern"[,"flags"]). ~~~构造函数 new RegExp(..) 使用RegExp的隐式构造函数,采用纯文本格式:/pattern/[flags]. ~~~正则字面量 pattern部分为要使用的正则表达式模式文本…

JavaScript 字符串 字符串(或文本字符串)是一串字符(比如 "Bill Gates").字符串被引号包围.您可使用单引号或双引号您可以在字符串内使用引号,只要这些引号与包围字符串的引号不同var answer = "He is called 'Bill'"; // 双引号内的单引号var answer = 'He is called "Bill"'; // 单引号内的双引号 slice()方法返回一个索引和另一个索引之间的字符串,语法如…

Node.js是常用的Javascript运行环境,本文和大家发分享的主要是Node.js中process 模块的常用属性和方法,希望通过本文的分享,对大家学习Node.js http://www.maiziedu.com/course/694/有所帮助. 如果不是和命令行工具打交道,可能我们很少有机会去用到process模块中的一些方法或者属性.不过如果你要做类似于webpack或者gulp等较为复杂的构建工具,由于bash界面就是和用户直接交流的工具,因此友好的输入输出,完整的提示都非常有必…

原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31494491 上次我总结了在PyTorch中建立随机数Tensor的多种方法的区别. 这次我把常用的Tensor的数学运算总结到这里,以防自己在使用PyTorch做实验时,忘记这些方法应该传什么参数. 总结的方法包括: Tensor求和以及按索引求和:torch.sum() torch.Tensor.indexadd() Tensor元素乘积:torch.prod(input) 对Tensor求均值.方差.极值: torch…

查看非叶节点梯度的两种方法 在反向传播过程中非叶子节点的导数计算完之后即被清空.若想查看这些变量的梯度,有两种方法: 使用autograd.grad函数 使用hook autograd.grad和hook方法都是很强大的工具,更详细的用法参考官方api文档,这里举例说明基础的使用.推荐使用hook方法,但是在实际使用中应尽量避免修改grad的值. 求z对y的导数 x = V(t.ones(3)) w = V(t.rand(3),requires_grad=True) y = w.mul(x) z…