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离散域下的泊松方程求解（python实现）

目录一、背景二、原理1、离散Laplace算子介绍2、Laplace卷积3、Possion方程解法介绍三、验证四、Python下的算法实现a、DCT求解1、定义函数calMSE计算误差MeanSquareError2
只有七分憨哇·2022-11-24 04:05

C#连接SQL Server数据库

SQLServer中建立数据库，例如我在SQLServer中建立名为“Baokan”的数据库，其次在VS2019中选择新建窗体应用创建解决方之后，找到解决方案资源管理器新建一个C#类打开新建后的“ConSQL
Best-Wishes·2022-11-23 22:26

C#连接SQLserver数据库

usingSystem.Configuration;usingSystem.Data.SqlClient;usingSystem.Data;类ConfigurationManagerSqlDataReaderSqlConnectionSqlCommand
我路ww·2022-11-23 22:17

深度学习中对tensor向量进行维度调整的常用方法总结reshape()、transpose()、unsqueeze()

在炼丹日常，很多模型为了保持tensor的计算便利和维度统一（例如resnet）会涉及到很多的维度转换，这时候很容易就绕晕，在参加飞浆的transformer课程中，学习了很多灵活变化维度的方法，这些方法能够让我们减少相当一部分的维度转换的复杂度。下面逐个介绍常用的维度转换方法：reshape方法：维度重整简单的reshape方法我们就不进行介绍，主要介绍reshape中-1的灵活运用，我们可以轻
naca yu·2022-11-23 18:34

torch tensor去掉1维_pytorch学习 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的用法

torch.squeeze()这个函数主要对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度，比如是一行或者一列这种，一个一行三列（1,3）的数去掉第一个维数为一的维度之后就变成（3）行。squeeze(a)就是将a中所有为1的维度删掉。不为1的维度没有影响。a.squeeze(N)就是去掉a中指定的维数为一的维度。还有一种形式就是b=torch.squeeze(a，N)a中去掉指定的定的维数为一的维度。
weixin_39719732·2022-11-23 15:41

Pytorch中的squeeze()和unsqueeze()函数

但是我们可以用squeeze（）和unsqueeze（）对其进行操作，比如：在对这两个函数讲解之前，我们先统一一下定义:In:x.shapeOut
weixin_30636089·2022-11-23 15:40

tensor 增加维度_tensor 维度变换

operationview/reshapesqueeze/unsqueezetranspose/t/permuteexpand/repeat1.view/reshapeimporttorcha=torch.rand
策策的荣耀百科·2022-11-23 15:40

给tensor增加维度 或 减少维度

importtorchimporttensorflowastfimportnumpyasnp#tf.expand_dims(input,axis=1)tf.squeeze(input,axis=1)#torch.tensor.unsqueeze
Sarah ฅʕ•̫͡•ʔฅ·2022-11-23 15:10

tensor 添加维度

tensor添加维度data=images.unsqueeze(1)squeeze()压缩unsqueeze()扩展参数index->1表示在第1维度之后插入0表示在第0维度之后插入，即最前面插入
凌波漫步-·2022-11-23 15:39

pytorch 给tensor增加一维(unsqueeze)或删除一维(squeeze)

给tensor增加一维b=a.unsqueeze(0)importtorcha=torch.randn(3,200,200)b=a.unsqueeze(0)print(a.shape)print(b.shape
dotJunz·2022-11-23 15:08

神经网络和深度学习-梯度下降Gradient Descent

比如常见的均方误差（MeanSquaredError)损失函数：L(w,b)=1N∑i=1N(yi−f(wxi+b))2L(w,b)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}\left(y_{
Ricardo_PING_·2022-11-23 13:01

Go Through an ML project

Lookatthebigpicture.FrametheProblemwhatexactlyisthebusinessobjectiveSelectaPerformanceMeasureRootMeanSquareError
東方海竹·2022-11-23 11:10

深度学习（18）机器学习常用的评价指标

评价指标回归问题1.MAE：平均绝对误差（MeanAbsoluteError）2.MSE：均方误差（MeanSquareError）3.RMSE：根均方误差（RootMeanSquareError）4.
香博士·2022-11-23 10:48

深度学习汇总（四）

RoIAlignRoIPool原理：RoIAlign原理：3双线性插值线性插值原理：双线性插值原理：图像中的双线性插值原理：4FasterRcnn(RPN生成锚框)Rcnn简述5损失函数均方误差MSE(MeanSquareError
勇敢牛牛@·2022-11-23 07:14

深度学习之常用损失函数

2、回归问题的损失函数2.1均方差损失均方差MeanSquaredError(MSE)损失是机器学习、深度学习回归
qq_41627642·2022-11-23 07:42

多元回归分析 | SVR支持向量机回归多输入单输出预测（Matlab完整程序）

SVR支持向量机回归多输入单输出预测（Matlab完整程序）目录多元回归分析|SVR支持向量机回归多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标Meansquarederror
小橘算法屋·2022-11-23 06:17

.unsqueeze(0)

仅作为记录，大佬请跳过是.unsqueeze(0)增加维度（0表示，在第一个位置增加维度）传送门
captain飞虎大队·2022-11-23 03:12

20221121 学习笔记【深度学习】

torch.repeat()【PyTorch】repeat_interleave()方法详解PyTorch中Tensor的复制tensor.repeat()和repeat_interleave()区别2.unsqueeze
脑瓜嗡嗡0608·2022-11-23 03:00

PyTorch(人工神经元)

代码如下：1.这个unsqueeze函数主要增加了一个维度2.Python中类的定义方式：（这一块不是很理解）回头看一下python类的定义。
小邢~·2022-11-23 01:49

【深度学习】入门过程个人笔记（持续更新）

以及跟李沐学AI的《动手学深度学习》部分内容来自网络DeepLearning深度学习入门线性模型LinearModel训练目的:找到一组参数使得Loss(预测值与真实值的差值)最小MSE:平均平方误差MeanSquareError
杰瑞雾里·2022-11-22 18:08

Pytorch\Numpy中Squeeze()与unsqueeze()函数的区别和应用

简单粗暴，看一下两个函数的用法：1.unsqueeze():从tensor（torch）或者数组中，在指定维度上添加维度为1的维度（axis=0,axis=1,axis=2,…）以pytorch为例，首先初始化一个
Way_X·2022-11-22 10:10

【机器学习技巧】回归模型的几个常用评估指标（R2、Adjusted-R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE）及其在sklearn中的调用方式

metrics调用r2_socre1.2R2求解方式二----从模型调用score1.3R2求解方式二----交叉验证调用scoring=r22.校准决定系数Adjusted-R23.均方误差MSE（MeanSquareError
阿_旭·2022-11-22 09:33

RMSE（均方根误差）、MSE（均方误差）

目录前言一、RMSE（RootMeanSquareError）均方根误差二、MSE（MeanSquareError）均方误差总结前言这是一篇平平无奇的学习笔记一、RMSE（RootMeanSquareError
ㄣ知冷煖★·2022-11-22 05:54

Pytorch中多种优化器比较

importtorchimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotasplt#超参数LR=0.01BATCH_SIZE=32EPOCH=122.生成数据#生成训练数据#torch.unsqueeze
Sunny.T·2022-11-22 01:12

pytorch学习笔记——张量维度操作

一、维度拼接之torch.cat()与torch.stack()二、维度变化之torch.view()三、torch.resize_四、torch.reshape五、维度增加之torch.unsqueeze
phily123·2022-11-21 23:23

MyBatis-Plus高级查询Wrapper

更新条件封装类查询实例前期准备查询操作allEqeqnegtgeltlebetweennotBetweenlikenotLikelikeLeftlikeRightisNullisNotNullinnotIninSqlnotInSqlgroupByorderB
Cmy-Top·2022-11-21 21:42

Python计算统计分析MSE 、 RMSE、 MAE、r2

MeanAbsoluteError，是绝对误差的平均值，能更好地反映预测值误差的实际情况.均方误差MSE(mean-squareerror)该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值均方根误差RootMeanSquareError
zNULLT·2022-11-21 17:30

RuntimeError: “addmm_cuda“ not implemented for ‘Int‘

cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")print(device)a=torch.tensor([1,2,3],dtype=torch.int).to(device)b=a.unsqueeze
Surupor·2022-11-21 15:44

Mybatis SqlSessionFactory与SqlSession详细讲解

目录SqlssionFactory创建SqlSessionFactorySqlSessionTemplateSqlSessionInterceptorSqlSession创建一个SqlSessionSqlSession
·2022-11-21 14:29

【机器学习】线性回归常用的几种衡量指标

一、MSE（MeanSquaredError）名称：均方误差公式：二、RMSE（RootMeanSquaredError）名称：均方根误差公式：三、MAE（MeanAbsoluteError）名称：平均绝对值误差公式
zbchenchanghao·2022-11-21 02:06

pytorch

view改变维度a=torch.arange(0,6)#[[0,1,2],[3,4,5]]a=a.view(2,3)unsqueeze#a=[[0,1,2],[3,4,5]]#在第1维增加维度下表从0开始
wsp+·2022-11-21 00:07

【2】谷歌2021模型量化白皮书《A White Paper on Neural Network Quantization》

2021google模型量化白皮书导读离线量化（PTQ）量化范围设置Min-max方法Meansquarederror（MSE）CrossentropyBNbasedrangesetting方法比较Cross-LayerEqualization
一颗磐石·2022-11-20 12:47

机器学习：回归模型的评价指标

1.均方误差（MeanSquaredError，MSE）：观测值与真值偏差的平方和与观测次数的比值：要点
Xiaofei@IDO·2022-11-20 08:01

机器学习中回归问题的性能指标

目录1.均方误差-MSE（MeanSquaredError）2.均方根误差（RMSE）3.平均绝对误差-MAE4.R-Squared--决定系数-R2参考链接：在机器学习中，在进行回归问题处理过程中，如何评价该回归模型是否与另一个回归模型有区别
蓝色的星火·2022-11-20 07:50

回归评价指标:MAE、MSE、RMSE、MAPE和R-Squared

MAE平均绝对误差（MeanAbsoluteError）MSE均方误差（MeanSquaredError）RMSE均方根误差（RootMeanSquareError）MAPE平均绝对百分比误差（MeanAbsolutePercentageError
拟禾·2022-11-20 05:11

图像质量评估指标

1.MSE(MeanSquaredError）均
kk不困·2022-11-20 05:39

CUDA error: CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED when calling ‘cublasSgemm’

torch版本的匹配问题，低版本的gpu驱动，尝试换成11.0以下的cuda版本；高版本的驱动，可以换成11.0以上的cuda版本；参考链接：Vertices=torch.matmul(vertices.unsqueeze
Poplar008·2022-11-20 05:29

ssm中，使用Druid连接池来连接mysql数据库报错

Druid-ConnectionPool-Create-1383178166][com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource]-[ERROR]createconnectionSQLException
高冷皮先生·2022-11-19 22:24

目标检测中的类别损失和定位损失

BalancedCrossEntropy3.FocalLoss改进的交叉熵损失函数定位损失1.L1Loss平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）2.L2Loss均方误差损失（MeanSquareError
Miraclo_acc·2022-11-19 21:59

torch.unsqueeze || torch.size()和tensor.shape的区别

output=torch.unsqueeze(input,dim=0)dim=0在0维度加一个维度importtorchx=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])print(x)
午字横·2022-11-19 14:11

深度学习常用损失函数的基本形式、原理及特点

本文将介绍机器学习、深度学习中分类与回归常用的几种损失函数，包括:均方差损失MeanSquaredLoss平均绝对误差损失MeanA
Wang_AI·2022-11-19 08:34

pytorch tensor张量维度转换

#view()转换维度#reshape()转换维度#permute()坐标系变换#squeeze()/unsqueeze()降维/升维#expand()扩张张量#narraw()缩小张量#resize_
夏日轻风有你·2022-11-19 08:14

squeeze和unsqueeze

a.shapetorch.Size([3,3])#dim的范围在[-input.dim()-1,input.dim()+1),左闭右开区间，如果dim是负数，dim=dim+input.dim()+1.b0=a.unsqu
陌尘小小·2022-11-19 08:14

pytorch中的squeeze()与unsqueeze() 包懂

squeeze下文是根据官方文档的定义给出的代码解释torch.squeeze(input,dim=None)→Tensor不传入dim不传尺寸时候，返回一个张量，其中删除了大小为1的输入的所有维度。例如，如果输入的形状为：（A×1×B×C×1×D）则输出张量的形状为（A×B×C×D）代码演示importtorcha=torch.tensor([[[1],[2]],[[3],[4]]])b=tor
dzm1204·2022-11-19 07:24

预测评价指标RMSE、MSE、MAE、MAPE、SMAPE

原文链接：https://blog.csdn.net/guolindonggld/article/details/87856780假设：预测值：真实值：MSE均方误差（MeanSquareError）范围
蔓越莓饼圈·2022-11-19 04:42

常用的损失函数

jittor.nn—Jittor1.3.2.6文档(tsinghua.edu.cn)paddle的实现：Paddle框架下常用损失函数总结和实现-飞桨AIStudio(baidu.com)目录一、回归损失函数1.1MSE[均方误差MeanSquareError
LZ_夕阳之后的黑夜·2022-11-18 23:53

大师兄的数据分析学习笔记(三十四）：模型评估（三）

大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）大师兄的数据分析学习笔记(三十五）：总结三、聚类模型评估聚类模型评估的两个关键指标分别是RMS和轮廓系数：RMS(RootMeanSquare)：RMS
superkmi·2022-11-18 18:32

大师兄的数据分析学习笔记(三十四）：模型评估（三）

大师兄的数据分析学习笔记(三十三）：模型评估（二）大师兄的数据分析学习笔记(三十五）：总结三、聚类模型评估聚类模型评估的两个关键指标分别是RMS和轮廓系数：RMS(RootMeanSquare)：RMS
superkmi·2022-11-18 18:32

pytorch中欧式距离

importtorchdefeuclidean_dist(x,y):#x:NxD#y:MxDn=x.size(0)m=y.size(0)d=x.size(1)assertd==y.size(1)x=x.unsqueeze
zhouyiiii11111·2022-11-16 17:22

径向基函数RBF神经网络相关函数设置

其调用格式为[net,tr]=newrb(P,T,GOAL,SPREAD,MN,DE)其中，P为Q组输入向量组成的RQ维矩阵；T为Q组目标分类向量组成的SQ维矩阵；GOAL为均方误差目标(MeanSquaredErrorGoal
matlab科研中心·2022-11-16 10:36
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