pytorch向量夹角 / 张生荣

Python 计算任意两向量之间的夹角方法

如图所示,我们要计算任意两个向量之间的夹角. (图中的坐标数字是估计值,随手给定) python代码如下 import math AB = [1,-3,5,-1] CD = [4,1,4.5,4.5] ...

以上述图片举例,要求相对的顺时针夹角.注意:这里使用图像坐标系 1 定义求顺时针角度的函数 import numpy as np def clockwise_angle(v1, v2): x1,y ...

偶然翻滴滴官网看到首页下翻第六栏(大概)有个绚丽的地球的三维动画,试着用there.js实现了下,基本实现了动画效果,不过还是有些问题:这个动画看似简单,但也用到好的绘制方法和计算,这里先写一下主要功 ...

终于下决心把python从2.7升到了3.7.懒人安装当然使用Anaconda. 安装成功,编译成功.但是用pip 安装包的时候提示: pip is configured with locations ...

目录实现思路实现效果实现代码实现思路收集路径点集. 平均采样路径点集. 将路径点集转为 LineB. 把 LineB 数据传给 Path. 实现效果实现代码 1)Vector2D.cs 代 ...

Embedding 词嵌入在 pytorch 中非常简单,只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了,m 表示单词的总数目,n 表示词嵌入的维度,其实词嵌入就相当于是一个大 ...

如何在pytorch中使用word2vec训练好的词向量 torch.nn.Embedding() 这个方法是在pytorch中将词向量和词对应起来的一个方法. 一般情况下,如果我们直接使用下面的这种 ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

自动求导机制从后向中排除子图每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. requires_grad 如果有一个单一的 ...

最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建,一个数据集里面很多个数据,不能一次喂入,所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络. pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处 ...

线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型,通常通过线性的公式来拟合训练数据集.训练集包括(x,y),x为特征,y为目标.如下图: 将真实值和预测值用于构建损失函数,训练的目标是最小化这个 ...

使用Pytorch来编写神经网络具有很多优势,比起Tensorflow,我认为Pytorch更加简单,结构更加清晰. 希望通过实战几个Pytorch的例子,让大家熟悉Pytorch的使用方法,包括数据 ...

前言在pytorch中经常会遇到图像格式的转化,例如将PIL库读取出来的图片转化为Tensor,亦或者将Tensor转化为numpy格式的图片.而且使用不同图像处理库读取出来的图片格式也不相同,因此 ...

背景:对 python 不熟悉,能看懂代码,也能实现一些简单的功能,但是对 python 的核心思想和编程技巧不熟,所以使 Pytorch 写 loss 的时候遇到很多麻烦,尤其是在 batch_si ...

注:本文针对单个服务器上多块GPU的使用,不是多服务器多GPU的使用. 在一些实验中,由于Batch_size的限制或者希望提高训练速度等原因,我们需要使用多块GPU.本文针对Pytorch中多块GP ...

均方损失函数: 这里 loss, x, y 的维度是一样的,可以是向量或者矩阵,i 是下标. 很多的 loss 函数都有 size_average 和 reduce 两个布尔类型的参数.因为一般损失函 ...

torch.max() 1. torch.max()简单来说是返回一个tensor中的最大值. 例如: >>> si=torch.randn(4,5) >>> pr ...