1.squeeze() 函数 squeeze() 用来去掉向量的一个维度,只有维度为 1 的那一维才能去掉 example: 初始化1个向量shape为(1,2,3)的向量 import torch a = torch.rand((1,2,3)) 去掉第 0 维,第 0 维的大小是1,所以可以去掉第0维,去掉后向量的 shape 是(2,3) 去掉最后一维,最后一维的大小是3,所以不会操作成功,向量的 shape 仍然是(1,2,3) 2.unsqueeze()函数 从函数名字就可以看出,uns

尽可能保留原有数据,建立UEFI与BIOS双启PE优盘1.确保优盘或者移动硬盘有一个FAT32分区,如果没有FAT32分区,就用傲梅分区助手或者ppm转换一个现有的分区到FAT32分区0x0C,或者新建一个FAT32分区,然后把支持UEFI启动的WIN8PE.ISO解压到该分区.2.用bootice把优盘或移动硬盘MBR写入grub4dos0.4.5c,然后把grldr,grldr.mbr,menu.lst拷贝到根目录,目录结构如下:X:\ │ grldr │ grldr.mbr │ menu.

mysql更改已有数据表的字符集,保留原有数据内容     原文网址:http://blog.csdn.net/learn_2/article/details/6460370 环境:在应用开始阶段没有正确的设置字符集,在运行一段时间以后才发现存在不能满足需求需要调整,又不想丢弃这段时间的数据,那么就需要进行字符集的修改.字符集的修改不能直接通过"alter database character set *** " 或者 "alter table tablename chara

今天织梦58站长分享一个织梦内容页上下篇的调用方法,估计在大家在仿站的过程中,经常会碰到原站的上下篇很美观,比如如图类似的这种:或,但是用织梦原有调用上下篇的标签来调用,总达不到我们想要的效果,找不到原站样式了.需要修改arc.archives.class.php,但对于没基础的来说,基本上搞不定,今天跟大家分享的就是可以保留原站的样式,又不需要二次开发修改arc.archives.class.php的调用方法,方法如下: 上一篇的调用标签:{dede:prenext get='pro' run

/** * PowerDesigner里面将表中name列值复制到comment列 * @see -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- * @see pd中的pdm默认生成sql时,字段是没有注释的..想要注释的话,有2个方法 * @see 1.也是推荐的 * @see   pdm中双击打开一个Tabl

一.梯度 导数是对某个自变量求导,得到一个标量. 偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导(将其他自变量看成常数). 梯度指对所有自变量分别求偏导,然后组合成一个向量,所以梯度是向量,有方向和大小. 上左图中,箭头的长度表示陡峭度,越陡峭的地方箭头越长,箭头指向的方向是y变大的方向,如果要使用梯度下降,则需要取负方向. 右图中,蓝色代表低点,红色代表高点,中间的箭头方向从蓝色指向红色,而且中间最陡峭的地方,箭头最长. 二.梯度下降 上图中分别使用梯度下降优化θ1和θ2的值,α表示学习率,即每次按

添加字段 1.去除原id的自增功能:ALTER TABLE A_A MODIFY COLUMN id int(10) NOT NULL FIRST ; 2.添加名称为cstId,类型为bigint的字段:alter table A_A add cstId integer(100) NOT NULL; 3.设置cstId为建 保证唯一性:alter table A_A add index(cstId); 4.将字段cstId 设置为自增:alter table A_A modify cstId b

用U盘从旧的电脑拷贝整个blog文件夹. 在新的电脑上装好git并配置好用户名和密钥. 安装 node.js 安装 hexo:npm install hexo-cli -g 用U盘把blog文件夹拷贝到新的电脑上.在新电脑上,在blog文件夹中打开终端,输入:npm install.注意,在创建一个新的博客的时候到这一步是hexo init,而由于我们已经要继承之前的设置和博文,所以这一步不能输入hexo init. 至此,完成移植.使用hexo new.hexo d -g 等指令测试是否成功吧

1.先将原索引进行备份 curl -XPOST '192.168.46.163:9200/_reindex?pretty' -H 'Content-Type: application/json' -d' { "source": { "index": "t_finger" }, "dest": { "index": "t_finger180131" } }' 2.创建新索引 curl -X

高性价比海外vps品牌vultr vps宣布一项新功能叫“reserved IPs”,顾名思义是帮助你保留服务器IP地址,以备后用. 这个需求是因为用户经常新建.删除一个vps服务器,默认分配的是随机服务器IP地址.如果你在公司运维一定规模的服务器集群,你更希望保留原有IP地址不变,节省修改配置的时间. 使用reserved IPs功能非常简单,如何要求vultr为你保留某个IP地址呢? 首先你要免费注册vultr账户,然后在后台点击reserved IPs面板按钮: 该功能收费$3/月,或者按

PyTorch中的梯度累加 使用PyTorch实现梯度累加变相扩大batch PyTorch中在反向传播前为什么要手动将梯度清零? - Pascal的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/303070254/answer/573037166 这种模式可以让梯度玩出更多花样,比如说梯度累加(gradient accumulation) 传统的训练函数,一个batch是这么训练的: for i,(images,target) in enumerate(trai

TensoFlow自动求导机制 『TensorFlow』第二弹_线性拟合&神经网络拟合_恰是故人归 下面做了三个简单尝试, 利用包含gradients.assign等tf函数直接构建图进行自动梯度下降 利用优化器计算出导数,再将导数应用到变量上 直接使用优化器不显式得到导数 更新参数必须使用assign,这也可能会涉及到控制依赖问题. # Author : Hellcat # Time : 2/20/2018 import tensorflow as tf tf.set_random_seed(

pytorch hook学习 register_hook import torch x = torch.Tensor([0,1,2,3]).requires_grad_() y = torch.Tensor([4,5,6,7]).requires_grad_() w = torch.Tensor([1,2,3,4]).requires_grad_() z = x+y; o = w.matmul(z) # o = w(x+y) 中间变量z o.backward() print(x.grad,y.g

我最近在学使用Pytorch写GAN代码,发现有些代码在训练部分细节有略微不同,其中有的人用到了detach()函数截断梯度流,有的人没用detch(),取而代之的是在损失函数在反向传播过程中将backward(retain_graph=True),本文通过两个 gan 的代码,介绍它们的作用,并分析,不同的更新策略对程序效率的影响. 这两个 GAN 的实现中,有两种不同的训练策略: 先训练判别器(discriminator),再训练生成器(generator),这是原始论文Generative

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 与tensorflow不同,pyt

一前言 这是我的处女作,写的不好的地方还望指出共同讨论.EF的数据访问方式有三种DbFirst,ModelFirst,还有本文要提到的CodeFirst 三者都是以ORM的方式建立.本人之前学习的.net webform学的不能算精通但也还不错,不过在接触了.net mvc和一般处理程序之后才知道原来以前学的都是皮毛傻瓜式的拖控件,封装的极其好不需要知道任何原理和扩展.我想这也是为什么.net门槛底,java门槛相对高的原因.因为你并不需要知道什么是管道模型,事件响应过程,过滤器机制,线程和II

pytorch笔记 optimizer.zero_grad() 将梯度变为0,用于每个batch最开始,因为梯度在不同batch之间不是累加的,所以必须在每个batch开始的时候初始化累计梯度,重置为0. for epoch in range(num_epoches):# 每个epoch for inputs,labels in dataloader:# 每个batch optimizer.zero_grad()# 初始化梯度 outputs = model(inputs)# 正向 _,pred

1 FLUENT变量梯度宏 C_R_G C_P_G C_U_G C_V_G C_W_G C_T_G C_H_G C_YI_G C_R_RG C_P_RG C_U_RG C_V_RG C_W_RG C_T_RG C_H_RG C_YI_RG FLUENT计算中单元变量有两种梯度:非限制梯度(后缀_G)和重建梯度(后缀_RG),帮助文档建议如果需要通过单元变量重建计算单元面上的变量则使用重建梯度计算更精确. 说明: 只有当求解器正在求解某一变量时才能读取该变量的梯度.例如,定义一个能量源项时,可以读

本章代码: https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/momentum.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的优化器,包括 3 个部分:优化器的概念.optimizer 的属性.optimizer 的方法. 优化器的概念 P

权值的方差过大导致梯度爆炸的原因 方差一致性原则分析Xavier方法与Kaiming初始化方法 饱和激活函数tanh,非饱和激活函数relu pytorch提供的十种初始化方法 梯度消失与爆炸 \[H_2 = H_1 * W_2\\ \Delta W_2 = \frac{\partial Loss}{\partial W_2} =\frac{\partial Loss}{\partial out} *\frac{\partial out}{\partial H_2} *\frac{\partia

当一块GPU不够用时,我们就需要使用多卡进行并行训练.其中多卡并行可分为数据并行和模型并行.具体区别如下图所示: 由于模型并行比较少用,这里只对数据并行进行记录.对于pytorch,有两种方式可以进行数据并行:数据并行(DataParallel, DP)和分布式数据并行(DistributedDataParallel, DDP). 在多卡训练的实现上,DP与DDP的思路是相似的: 1.每张卡都复制一个有相同参数的模型副本. 2.每次迭代,每张卡分别输入不同批次数据,分别计算梯度. 3.DP与DD