各种张量初始化 创建特殊类型的tensor a = torch.FloatTensor(2,3) a = torch.DoubleTensor(2,3) ... 设置pytorch中tensor的默认类型 torch.set_default_tensor_type(torch.DoubleTensor) 更改tensor类型 a.float() 各种常用初始化 torch.randn_like() torch.rand(3,3) #创建 0-1 (3,3)矩阵 torch.randn(3,3)

场景:有年份,维度值,不求所有的维度值的和,只求自己想要的省份的和,其中有些省份的值可能为空. 交叉表设计: 运行如图示: 下面要求在交叉表下方多出一列,求上海市与河南省的和.然后空白显示0 解决: 新建数据项:上海市+河南省 表达式为 if(total([订单笔数] within set [河南省])=null) then ( total([订单笔数] within set [上海市]) ) else ( total([订单笔数] within set [河南省])+total([订单笔数]

123456789101112lstm=nn.LSTM(input_size,                     hidden_size,                      num_layers)x                         seq_len,                          batch,                              input_sizeh0            num_layers× \times×num_di

表达矩阵 要做两两样本的相关性散点图,并计算标明相关系数. 编写函数要点: 直接在aes中传参是不行的 线性回归表达式 函数 方法1:用!!ensym myplot <- function(indata, inx, iny){ nms <- names(indata) x <- nms[inx] y <- nms[iny] regression <- paste0(x, " ~ ", y) dat.lm <- lm(as.formula(regres

线性回归 主要内容包括: 线性回归的基本要素 线性回归模型从零开始的实现 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 代码下载地址 https://download.csdn.net/download/xiuyu1860/12156391 pytorch版本为1.3 线性回归的基本要素 模型 构建一个假设模型,假设价格只取决于房屋状况的两个因素,即面积(平方米)和房龄(年). price=warea⋅area+wage⋅age+b \mathrm{price} = w_{\mathrm{area}

背景与目标 Youzan 是一家SAAS公司,服务于数百万商家,帮助互联网时代的生意人私有化顾客资产.拓展互联网客群.提高经营效率.现在,该公司希望能够从商家的交易数据中,挖掘出有强烈续费倾向的商家,并提供更优质更有针对性的服务. 目标: 从商家交易数据中识别有强烈续费倾向的商家. 思路与建模 kNN是一种思路简单清晰的有点近似蛮力的机器学习算法.它将待分类数据的特征值集与已分类数据集的每个样本的特征值集进行比较,计算出距离值,然后根据距离最小原则,选择k个距离最小的已分类实例,从这k个已分类实

主题模型 LDA 入门(附 Python 代码)   一.主题模型 在文本挖掘领域,大量的数据都是非结构化的,很难从信息中直接获取相关和期望的信息,一种文本挖掘的方法:主题模型(Topic Model)能够识别在文档里的主题,并且挖掘语料里隐藏信息,并且在主题聚合.从非结构化文本中提取信息.特征选择等场景有广泛的用途. 主题可以被定义为“语料库中具有相同词境的词的集合模式”,比如说,主题模型可以 将“健康”,“医生”,“病人”,“医院” 集合成 “医疗保健” 主题 将 “农场”,“玉米”,“小麦

矩阵(matrix)是R语言中很基础的一种数据结构,也是R语言使用者经常使用的一种数据结构.矩阵的维度一般为二维(m*n). R语言中矩阵的操作是非常简单易懂的,但是在对R语言做矩阵操作时,有个地方需要特别注意.下面我们通过一个例子说明. 首先,我们创建一个用于测试的矩阵. test1 <- matrix(data = c(1:6), nrow = 3, ncol = 2, dimnames = list(c("row1", "row2", "row

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

torch.cat() 和 torch.stack()略有不同torch.cat(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.cat()对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor的维数不会变,可理解为续接:torch.stack(tensors,dim=0,out=None)→ Tensortorch.stack()同样是对tensors沿指定维度拼接,但返回的Tensor会多一维,可理解为叠加:----------------版权声明:本文为CSDN博主

>>> a = torch.Tensor([[1,2],[3,4]])>>> atensor([[1., 2.], [3., 4.]])>>> a[1] 类似python中的列表的取值tensor([3., 4.])>>> a[0]tensor([1., 2.])>>> a > 0 返回布尔值或者0,1tensor([[True, True], [True, True]])>>> a = to

形式: torch.max(input) → Tensor 返回输入tensor中所有元素的最大值: a = torch.randn(1, 3) >>0.4729 -0.2266 -0.2085 torch.max(a) #也可以写成a.max() >>0.4729 形式: torch.max(input, dim, keepdim=False, out=None) -> (Tensor, LongTensor) 按维度dim 返回最大值,并且返回索引. torch.max(

题目描述: 输入n个矩阵的维度和一些矩阵链乘表达式,输出乘法的次数.如果乘法无法进行,输出error. Sample Input 9 A 50 10 B 10 20 C 20 5 D 30 35 E 35 15 F 15 5 G 5 10 H 10 20 I 20 25 A B C (AA) (AB) (AC) (A(BC)) ((AB)C) (((((DE)F)G)H)I) (D(E(F(G(HI))))) ((D(EF))((GH)I)) Sample Output 0 0 0 error

题目描述 请编程实现矩阵乘法,并考虑当矩阵规模较大时的优化方法. 思路分析 根据wikipedia上的介绍:两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义.如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵,它们的乘积AB是一个m×p矩阵,它的一个元素其中 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ p. 值得一提的是,矩阵乘法满足结合律和分配率,但并不满足交换律,如下图所示的这个例子,两个矩阵交换相乘后,结果变了: 下面咱们来具体解决这个矩阵相乘的问题. 解法一.暴力解法 其实,通过前面的分析

在矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用中,我们对矩阵分解在推荐算法中的应用原理做了总结,这里我们就从实践的角度来用Spark学习矩阵分解推荐算法. 1. Spark推荐算法概述 在Spark MLlib中,推荐算法这块只实现了基于矩阵分解的协同过滤推荐算法.而基于的算法是FunkSVD算法,即将m个用户和n个物品对应的评分矩阵M分解为两个低维的矩阵:$$M_{m \times n}=P_{m \times k}^TQ_{k \times n}$$ 其中k为分解成低维的维数,一般远比m和n小.如果大

向量是一维的,只有长度(行),没有其他维度.R中存在更高维度的对象,他们是矩阵,数据框,数组.这些对象的下标都是使用中括号[],第一个维度是row,第二个维度是column,依次类推,[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array) R使用arrary函数创建数组,该函数至少需要两个向量参数:数组的元素值(

偶尔在算法课本上面看到矩阵相乘的算法,联想到自己曾经在蓝桥杯系统上曾经做过一道矩阵相乘的题目,当时用的是普通的矩阵相乘的方法,效率极低,勉强通过编译.所以决定研究一下Strassen矩阵相乘算法,由于本人比较懒,所以就从网上找了一些相关的资料供大家参考: 下面内容均转自 https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 请尊重版权,支持原创. 题目描述 请编程实现矩阵乘法,并考虑当矩阵规模较大时的优化方法. 思路分析 根据wikipedia上的介绍:两个矩阵的

1.什么是NumpyNumpy系统是Python的一种开源的数值计算扩展,用python实现的科学计算包.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,包括强大的N维数组对象Array,比较成熟的函数库等.numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便. 2.用Numpy还是TorchTorch自称为神经网络界的Numpy,它能将torch产生的tensor放在GPU中加速运算,就想Numpy会把array放在CPU中加速运算.所以在神经网络中,用Torch的tensor形式更优. 但是为了减少用户的

向量是一维的,只有行这一个维度,没有其他维度.R可以创建更高维度的数据对象,例如,矩阵.数据框.数组,索引高维度的对象时,需要使用元素的下标.这些对象的下标都使用中括号[]和索引,第一个维度是row,第二个维度是column,维度依次增加,索引的格式是:var[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array)

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 22 21:02:02 2019 @author: a """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Dec 1 16:53:26 2018 @author: a """ import tensorflow as tf ############创建