1.1 list 转 numpy ndarray = np.array(list) 1.2 numpy 转 list list = ndarray.tolist() 2.1 list 转 torch.Tensor tensor=torch.Tensor(list) 2.2 torch.Tensor 转 list 先转numpy,后转list list = tensor.numpy().tolist() 3.1 torch.Tensor 转 numpy ndarray = tensor.numpy

ipdb介绍 1.现在IPython之外使用debug功能,则需要安装ipdb(pip install ipdb),而后在需要进入调试的地方加上如下代码即可: import ipdb ipdb.set_trace() 2.命令 功能 h(elp) 显示帮助信息,help command显示这条命令的帮助信息 u(p) 在函数调用栈中向上移动 d(own) 在函数调用栈中向下移动 n(ext) 单步执行,执行下一步 s(tep) 单步进入当前函数调用 a(rgs) 查看当前函数调用函数的参数 l(

1.narrow(k,m,n) 这个函数是选中第k维的从m行开始,供选中n行 2.sub(dim1s,dim1e[,dim2s,dim2e,..,dim4s,dim4e]) 功能最强大,可以切任意的一个字块,不过参数比较多,制定每一维的从开始到到结束的index 3.select(dim, index) 这个最实用于选择column,因为选中第3列用大括号的表达为A[{{},{3}}] 太麻烦了,还不如直接A:select(2,3)来的简单有效 4.index(dim,index)   离散选择

需求场景:原有的pxc环境数据量已经比较大,新买的服务器要加入此集群中,如何让其用IST的方式传输,而不是SST. PXC传输数据有两种方式: IST: Incremental State Transfer 增量同步    SST:State Snapshot Transfer 全量同步 IST 发生的条件:This is done using caching mechanism on nodes (即只发生在之前集群里的节点数据还有在缓存中) 判断方法: mysql> show global

简介 上一篇笔记:Tensorflow学习笔记1:Get Started 我们谈到Tensorflow是基于图(Graph)的计算系统.而图的节点则是由操作(Operation)来构成的,而图的各个节点之间则是由张量(Tensor)作为边来连接在一起的.所以Tensorflow的计算过程就是一个Tensor流图.Tensorflow的图则是必须在一个Session中来计算.这篇笔记来大致介绍一下Session.Graph.Operation和Tensor. Session Session提供了O

俗话说,不玩Silverlight的APP Developer,在DBA圈里就不是好的数据分析师.嗯,你没看错,题目里,一样东西是XMLA,一样东西是XAML.前者是用来玩SSAS的 ,一样是用来玩Silverlight的.都说搞BI的人有的是做DBA出身,更大一部分是做开发出身,我就是其中一个. 我的技术路线跟很多80后朋友一样:小学和初中的时候流行学习机,迷恋里面有BASIC,在游戏卡带很贵的年代,自己居然写出了一个小游戏,当时和小伙伴们玩得居然还不亦乐乎.高中的时候开始折腾VB和C语言,结

挪威奥斯陆 – 2016年4月11日 – Nordic Semiconductor ASA (OSE: NOD) 赢得<中国电子商情>颁发的"2015年编辑选择奖",其nRF52 系列中的第一款产品nRF52832蓝牙智能系统级芯片(SoC)荣获<中国电子商情>评定为"2015 年度中国最具竞争力接口产品". 由<中国电子商情>和中电会展与信息传播有限公司联合举办的"2015年编辑选择奖",评选准则设定在品牌影

使用percona xtradb cluster的IST(Incremental State Transfer)特性添加新节点,防止新节点加入时使用SST(State SnapShop Transfer)传输全量数据   环境:两台虚拟机 192.168.0.48 node1 192.168.0.49 新加入节点 注意事项:测试环境建议关掉iptables,selinux     1.两个节点都先下载并安装好xtrabackup shell > rpm -ivh http://dl.fedora

造字工房情书体由造字工房字体设计师成瑜历时半年书写完成,其字形俊秀.遒劲有力,优雅中透出知性的气息.文从字顺,字形笔画柔美俊秀.刚柔并济,结构自然洒脱,充满活力朝气的青春气息,完美呈现了手写汉字之美,具有很强的自由应用性.适用于广告.信函或正文用字. 授权从事商业经营的企业或个人可以将造字工房正版字体产品用于发布影视影像.印刷品.多媒体广告.网站等商业发布行为. 字体下载:http://yunpan.cn/QIiH5LrnNBLWU

初始化 z = torch.Tensor(,,,,) --可以创建多维数组.里面是随机的数. s = torch.Tensor(,):fill() --用1填充 t = torch.rand(,) m = torch.zeros(,)或者 m = torch.Tensor(3,3):zero() --第一个zero后面有s,第二个没有 th> a=torch.Tensor() [.0001s] th> a 7.0944e-317 6.9495e-310 1.5085e+132 [torch.D

3823: 定情信物 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MBSubmit: 108  Solved: 2[Submit][Status] Description 都说程序员找不到妹子,可是无人知晓,三生石上竟然还刻着属于小 E 的一笔. 那一天,小 E 穷尽毕生的积蓄,赠与了妹子一个非同寻常的定情信物.那是一个小 小的正方体,但透过它,可以看到过去,可以洞彻天机. 这份信物仿佛一只深邃的眼.当看透它看似简单的外表后,深邃的内心却最是可以 叩击人的灵魂的.

偶然在一个ppt中看到了如下关于tensor的解释,清晰明白,所以post在这里,以备后续查看 根据这个理解: theano中的input(4d tensor):[mini-batch size, number of input feature maps, image height, image width] 例如:[100, 10, 12,12] weight matrix (4d tensor): [ number of feature maps at layer m,number of f

本文是我关于论文<Reasoning With Neural Tensor Networks for Knowledge Base Completion>的学习笔记. 一.算法简介 网络的结构为: $$g(e_1,R,e_2)=u^T_Rf(e_1^TW_R^{[1:k]}e_2+V_R\begin{bmatrix} e_1 \\ e_2 \\ \end{bmatrix}+b_R)~~~~~~~~~~~(1)$$ 其中$g$为网络的输出,也即对该关系$R$ 的打分.$e_1$,$e_2$为两个

很多人都有:“内向的人则不擅长社交,只能会活得很封闭”的思想,于是不少内向的朋友要么认为只有扭曲自己的性格变得外向才能在社会上吃得开,才能很爽的行走职场:要么就决定完全封闭自己活在孤独之中,其实以上两者都不对. <零压力社交>告诉我们这样一个道理 不必扭曲自己,内向的人在社会上也能活得很好.活得很舒服,全本书在说一件事——内向未必不擅长社交,话痨未必能在职场上占有优势.书里论证严密.事例丰富,观点我也很赞同,因为我就是个内向的人.虽然公开讲座超过350场,大家也认为我讲的也还不错:虽然在公共场

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tensor.shape 对于一位向量,其形式为[x,] 对于矩阵,二维矩阵[x,y],三维矩阵[x,y,z] 对于标量,也就是0.3*x这种0.3,表示形式为() 如果说这个矩阵是三维的,你想获得其二维上的数量.[[1,2,3],[4,5,6]]那么久取W.shape[1]

Gokula Krishnan Santhanam认为,大部分深度学习框架都包含以下五个核心组件: 张量(Tensor) 基于张量的各种操作 计算图(Computation Graph) 自动微分(Automatic Differentiation)工具 BLAS.cuBLAS.cuDNN等拓展包 . . 一.张量的理解 本节主要参考自文章<开发丨深度学习框架太抽象?其实不外乎这五大核心组件> . 1.张量的解读 张量是所有深度学习框架中最核心的组件,因为后续的所有运算和优化算法都是基于张量进

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit

在学习TensorFlow的过程中,我们需要知道某个tensor的值是什么,这个很重要,尤其是在debug的时候.也许你会说,这个很容易啊,直接print就可以了.其实不然,print只能打印输出shape的信息,而要打印输出tensor的值,需要借助class tf.Session, class tf.InteractiveSession.因为我们在建立graph的时候,只建立tensor的结构形状信息,并没有执行数据的操作. 一 class tf.Session 运行tensorflow操作