用pytorch1.0搭建简单的神经网络:进行多分类分析 import torch import torch.nn.functional as F # 包含激励函数 import matplotlib.pyplot as plt # 假数据 # make fake data n_data = torch.ones(100, 2) x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # class0 x data (tensor), shape=(100, 2) y0 = torch.z

关于概念: BRNN连接两个相反的隐藏层到同一个输出．基于生成性深度学习,输出层能够同时的从前向和后向接收信息．该架构是1997年被Schuster和Paliwal提出的．引入BRNNS是为了增加网络所用的输入信息量．例如,多层感知机(MLPS)和延时神经网络(TDNNS)在输入数据的灵活性方面是非常有局限性的．因为他们需要输入的数据是固定的．标准的递归神静 网络也有局限,就是将来的数据数据不能用现在状态来表达．BRNN恰好能够弥补他们的劣势．它不需要输入的数据固定,与此同时,将来的输入数据也能

animate.css是什么?能做些什么? animate.css是一个css动画库,使用它可以很方便的快捷的实现,我们想要的动画效果,而省去了操作js的麻烦.同时呢,它也是一个开源的库,在GitHub的点赞高达5万以上.功能非常强大.性能也足够出色. 如何使用它? 首先你需要到github上下载它,地址 拿到它之后,把animate.css引入到你的html文件. 参考官方的文档(当然了,是英文的哈哈哈,程序员不会英语可万万不行的哦.)就可以十分方便的使用它了. 注意哈,内联元素比如a标签有些

CentOS的内核源码默认是没有下载的,需要自己下载,首先安装linux的时候就应该知道linux的版本,我装的是Centos7的 下面查一下内核的版本,使用下面的命令 [scut_lcw@localhost lcw20150802]$ uname -r 3.10.0-229.el7.x86_64 可以去官网下载,也可以直接用yum install kernel-devel-uname -r下载 一个简单的内核模块: #include<linux/module.h> #include<l

一直想练习MVP模式开发应用,把学习的RxJava.Retrofit等热门的开源库结合起来,于是写了这么一款新闻阅读软件, 有新闻.图片.视频三大模块,使用Retrofit和Okhttp实现无网读缓存,有网根据过期时间重新请求, 还有边缘或整页侧滑.夜间模式切换等小功能,还写了几个自定义小控件,虽然无啥卵用,但是学到了很多东西,很有收获. 源码下载:http://code.662p.com/view/13095.html 二.运行截图 <ignore_js_op>  <ignore_js

不知不觉接触前端的时间已经过去半年了,越来越发觉对知识的学习不应该只停留在会用的层面,这在我学jQuery的一段时间后便有这样的体会. 虽然jQuery只是一个JS的代码库,只要会一些JS的基本操作学习一两天就能很快掌握jQuery的基本语法并熟练使用,但是如果不了解jQUery库背后的实现原理,相信只要你一段时间不再使用jQuery的话就会把jQuery忘得一干二净,这也许就是知其然不知其所以然的后果. 最近在学vue的时候又再一次经历了这样的困惑,虽然能够比较熟练的掌握vue的基本使用,也能

1.修改Ubuntu国内更新源,具体方法自己baidu.google. 修改更新源后,更新系统 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 复制代码 2.安装PostGreSQL sudo apt-get install postgresql 复制代码 安装完成后,PostgreSQL默认的超级用户为“postgres” 3.在PostgreSQL数据库中创建一个名为OpenERP密码为postgres的新用户 切换postgres用户 sudo su po

开发环境: Windows操作系统开发工具: MyEclipse/Eclipse+Jdk+mysql数据库 运行效果图:

一.查看源码的方法 1.看继承结构 看这个类的层次结构,处于一个什么位置,可以在自己心里有个大概的了解. 我是有idea查看的, eg:第一步: 第二步: 第三步:查看子类或者继承关系:F4 2.看构造方法 在构造方法中,看做了哪些事情,跟踪方法中里面的方法    3.看常用的方法 跟构造方法一样,这个方法实现功能是如何实现的

为了让大家理解structured stream的运行流程,我将根据一个代码例子,讲述structured stream的基本运行流程和原理. 下面是一段简单的代码: val spark = SparkSession .builder .appName("StructuredNetworkWordCount") .master("local[4]") .getOrCreate() spark.conf.) import spark.implicits._ val w

这里给个线程池的实现代码,里面带有个应用小例子,方便学习使用,代码 GCC 编译可用.参照代码看下面介绍的线程池原理跟容易接受,百度云下载链接: http://pan.baidu.com/s/1i3zMHDV 一.线程池简介 为什么使用线程池? 目前的大多数网络服务器,包括Web服务器.Email服务器以及数据库服务器等都具有一个共同点,就是单位时间内必须处理数目巨大的连接请求,但处理时间却相对较短. 传统多线程方案中我们采用的服务器模型则是一旦接受到请求之后,即创建一个新的线程,由该线程执行任

框架流程图 springmvc的核心类org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet,是一个servlet,间接继承了httpservlet;重写了doService方法 @Override protected void doService(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response) throws Exception { if (logger.isDebugEnabled(

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子 实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代.   import torch

[源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(3)---- 模型并行 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 单机模型 2.1 基本用法 2.2 将模型并行应用到现有模块 2.3 问题与方案 2.3.1 目前状况 2.3.2 解决方案 2.4 通过流水线输入加速 0x03 分布式问题和方案 3.1 思路 3.2 PyTorch 的思路 3.2.1 四大天王 3.2.2 逻辑关系 0x04 PyTorch 分布式优化器 4.

[源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(4)------分布式应用基础概念 0x00 摘要 0x01 基本概念 0x02 设计思路 2.1 通信需求 2.2 概念 0x03 设置 0x04 点对点通信 0x05 集合通信 0x06 分布式训练 0x07 Ring-Allreduce 0x08 高级主题 8.1 通信后端 8.1.1 后端种类 8.1.2 使用哪个后端? 8.1.3 Gloo 后端 8.1.4 MPI后端

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[源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(1)----基石篇 0x00 摘要 0x01 从问题出发 1.1 示例 1.2 问题点 0x01 模型构造 1.1 Module 1.2 成员变量 1.3 _parameters 1.3.1 构建 1.3.2 归类 1.3.3 获取 1.4 Linear 1.4.1 使用 1.4.2 定义 1.4.3 解释 0x02 Optimizer 基类 2.1 初始化 2.2 添加待优化变量 2.

[源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 目录 [源码解析] PyTorch分布式优化器(2)----数据并行优化器 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 DP 之中的优化器 2.1 流程 2.2 使用 0x03 DDP 之中的优化器 3.1 流程 3.2 优化器状态 3.3 使用 0x04 Horovod 的优化器 4.1 hook 同步梯度 4.1.1 注册 hooks 4.1.2 归并梯度 4.1.2.1 MPI 函数 4.1.2.2 原理图 4.2 s