pytorch 解一阶常微分

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  • java 多态性详解及常见面试题

    java多态性 多态分两种: (1)   编译时多态(设计时多态):方法重载. (2)   运行时多态:JAVA运行时系统根据调用该方法的实例的类型来决定选择调用哪个方法则被称为运行时多态.(我们平时 ...

  • 百度Java面试题 前200页精选（上）

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  • 百度Java面试题 前200页精选（中）

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  • 记录模型训练时loss值的变化情况

    记录训练过程中的每一步的loss变化 if verbose and step % verbose == 0: sys.stdout.write('\r{} / {} : loss = {}'.form ...

  • SciPy中两个模块:io 和misc的使用

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  • PyTorch: 梯度下降及反向传播的实例详解

    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 ...

  • PyTorch中 tensor.detach() 和 tensor.data 的区别详解

    PyTorch0.4中,.data 仍保留,但建议使用 .detach(), 区别在于 .data 返回和 x 的相同数据 tensor, 但不会加入到x的计算历史里,且require s_grad ...

  • Pytorch在NLP中的简单应用详解

    因为之前在项目中一直使用Tensorflow,最近需要处理NLP问题,对Pytorch框架还比较陌生,所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用,这里做一个记录. 一.Pytorc ...

  • PyTorch中clone()、detach()及相关扩展详解

    clone() 与 detach() 对比 Torch 为了提高速度,向量或是矩阵的赋值是指向同一内存的,这不同于 Matlab.如果需要保存旧的tensor即需要开辟新的存储地址而不是引用,可以用 ...

  • Pytorch自动求导函数详解流程以及与TensorFlow搭建网络的对比

    Pytorch自动求导函数详解流程以及与TensorFlow搭建网络的对比

    一.定义新的自动求导函数 在底层,每个原始的自动求导运算实际上是两个在Tensor上运行的函数.其中,forward函数计算从输入Tensor获得的输出Tensors.而backward函数接收输出, ...

  • 详解C++中的this指针与常对象

    详解C++中的this指针与常对象

    C++ this指针详解 this 是C++中的一个关键字,也是一个常量指针,指向当前对象(具体说是当前对象的首地址).通过 this,可以访问当前对象的成员变量和成员函数. 所谓当前对象,就是正在使 ...

  • PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解

    PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解

    有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解 一.PyTorch快速搭建神经网络方法 先看实验代 ...

  • 关于PyTorch 自动求导机制详解

    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 ...

  • 对Pytorch中nn.ModuleList 和 nn.Sequential详解

    简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成.而nn.ModuleList仅仅 ...

  • 对Pytorch神经网络初始化kaiming分布详解

    函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

  • 对pytorch中的梯度更新方法详解

    背景 使用pytorch时,有一个yolov3的bug,我认为涉及到学习率的调整.收集到tencent yolov3和mxnet开源的yolov3,两个优化器中的学习率设置不一样,而且使用GPU数目和 ...

  • 对pytorch网络层结构的数组化详解

    最近再写openpose,它的网络结构是多阶段的网络,所以写网络的时候很想用列表的方式,但是直接使用列表不能将网络中相应的部分放入到cuda中去. 其实这个问题很简单的,使用moduleList就好了 ...

  • pytorch对可变长度序列的处理方法详解

    主要是用函数torch.nn.utils.rnn.PackedSequence()和torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils. ...

  • pytorch中tensor.expand()和tensor.expand_as()函数详解

    tensor.expend()函数 >>> import torch >>> a=torch.tensor([[2],[3],[4]]) >>> ...

  • 基于python及pytorch中乘法的使用详解

    numpy中的乘法 A = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) B = np.array([[1, 0, 1], [2, 1, -1]]) C = np.array([[ ...

    • 2024-04-27

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