以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍. 很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍,但是对于初学者而言,其实这并不好理解,因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去,而不能把握重点,所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍. 自上而下理解三者关系 首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据). class DataLoader(…

转自:https://mp.weixin.qq.com/s/RTv0cUWvc0kuXBeNoXVu_A 自上而下理解三者关系 首先我们看一下DataLoader.__next__的源代码长什么样,为方便理解我只选取了num_works为0的情况(num_works简单理解就是能够并行化地读取数据). class DataLoader(object): ... def __next__(self): if self.num_workers == 0: indices = next(self.sa…

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import…

计算机中的所有字符,说到底都是用二进制的0.1的排列组合来表示的,因此就需要有一个规范,来枚举规定每个字符对应哪个0.1的排列组合,这样的规范就是字符集. ASCII 全称是“美国信息交换标准码”(American Standard Code for Information Interchange),制定于20世纪60年代,这套规范规定了128个字符对应的二进制码.128=27,即只需要7个bit就能完全表示,因此每个ASCII码只需占用1个字节(1Byte = 8bit). 例如,大写字母A对…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/charlotte77/p/5629865.html 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation   最近在看深度学习的东西,一开始看的吴恩达的UFLDL教程,有中文版就直接看了,后来发现有些地方总是不是很明确,又去看英文版,然后又找了些资料看,才发现,中文版的译者在翻译的时候会对省略的公式推导过程进行补充,但是补充的又是错的,难怪觉得有问题.反向传播法其实是神经网络的基础了,但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题…

目录 一. Netty是什么? 二. Netty 的使用场景 三. Netty通讯示例 1. Netty的maven依赖 2. 服务端代码 3. 客户端代码 四. Netty线程模型 五. Netty模块组件 1. [Bootstrap.ServerBootstrap]: 2. [Future.ChannelFuture]: 3. [Channel]: 4.[Selector]: 5. [NioEventLoop]: 6.[NioEventLoopGroup]: 7.[ChannelHandle…

目录 一. <Scalable IO In Java> 是什么? 二. IO架构的演变历程 1. Classic Service Designs 经典服务模型 2. Event-driven Designs 事件驱动模型 3. Basic Reactor Design 最基本的响应设计 4. Worker Thread Pools:工作线程池模型 5. Using Multiple Reactors:多响应器模型 6. 文档后面讲解的buffer ByteBuffer channel Sele…

目录 一文弄懂-BIO,NIO,AIO 1. BIO: 同步阻塞IO模型 2. NIO: 同步非阻塞IO模型(多路复用) 3.Epoll函数详解 4.Redis线程模型 5. AIO: 异步非阻塞IO模型 (NIO 2.0) 1. BIO: 同步阻塞IO模型…

一文弄懂CGAffineTransform和CTM 一些概念 坐标空间(系):视图(View)坐标空间与绘制(draw)坐标空间 CTM:全称current transformation matrix,看名称 "当前变换矩阵" 也就是矩阵. CGAffineTransform:是一个具体的矩阵数据值.CGAffineTransform是CTM的具体值. 关于矩阵变换 相同CGAffineTransform作用于不同的坐标空间,其结果不一样. 移动: 视图空间 中心为原点,向右为x递增,…

在深度学习的图像识别领域中,我们经常使用卷积神经网络CNN来对图像进行特征提取,当我们使用TensorFlow搭建自己的CNN时,一般会使用TensorFlow中的卷积函数和池化函数来对图像进行卷积和池化操作,而这两种函数中都存在参数padding,该参数的设置很容易引起错误,所以在此总结下. 1.为什么要使用padding 在弄懂padding规则前得先了解拥有padding参数的函数,在TensorFlow中,主要使用tf.nn.conv2d()进行(二维数据)卷积操作,tf.nn.max_…