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04数据操作+数据预处理笔记-李沐老师【动手深度学习V2】

一、数据操作部分（代码和部分注解）代码中不懂的部分（搜的博客）：range，xrange，arange的区别：cat和dim是什么意思：二、数据预处理部分（代码和部分注解）代码中不懂的部分（搜的博客）：

郑建宇Jy·2023-01-17 07:21

海思NNIE reshape only support C/H/W,not N!

我刚刚用ruyi的python环境和那个caffe模型用个python脚本推理了一下，没报错呀，说明python环境和模型都是没问题的，应该是ruyi量化的时候出了问题解决办法把dim:1改成0最关键的是

FeboReigns·2023-01-16 22:14

softmax避坑，训练集80、90准确率，测试集一直50左右

在使用softmax之后，大家一定要把outputs输出查看是否满足每一行或者每一列值相加为1（看自己输出是一列还是一行）（1）dim=0：对每一列的所有元素进行softmax运算，并使得每一列所有元素和为

qq_40929682·2023-01-16 12:16

第三阶段模块二作业

作业题：1.用拉链表实现核心交易分析中DIM层商家维表，并实现该拉链表的回滚（自己构造数据，编写SQL，并要有相应的文字说明）2.在会员分析中计算沉默会员数和流失会员数沉默会员的定义：只在安装当天启动过

qq_34777818·2023-01-16 09:10

11矩阵空间、秩1矩阵

也可以写为:dim(SnU)=3聊完交集，再考虑一下并集，之前向量空间中也介绍过，这样的两个子空间的并集不是向量空间，因为两个向量加和会脱离范围。这个空间叫做:S+

守树人·2023-01-16 01:20

Pytorch 里面model部分属性简析

childrenmoduleparametersevalandtrainclassMyNet(nn.Module):def__init__(self,n_classes=2,input_length=1014,input_dim

张哥coder·2023-01-15 08:43

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence用法

self.pad_idx=pad_idx#填充值def__call__(self,batch):imgs=[item[0].unsqueeze(0)foriteminbatch]imgs=torch.cat(imgs,dim

ai-ai360·2023-01-14 19:27

matmul torch 详解_基于python及pytorch中乘法的使用详解

1,0]])A*B:#对应位置相乘np.array([[1,0,3],[4,3,-4]])A.dot(B):#矩阵乘法ValueError:shapes(2,3)and(2,3)notaligned:3(dim1

比的原理·2023-01-14 13:39

CSAPP performance lab

可能也是因此，新的CSAPP已经取消了此lab第一个翻转实验第一个翻转实验本质上是优化如下的方程式dst[RIDX(dim-1-j,i,dim)]=src[RIDX(i,j,dim)];dst的行变化时对应

cs真入门小白·2023-01-14 09:19

【转发】PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d

通常，输入大小为word_embedding_dim*max_length，其中，word_embedding_dim为词向量的维度，max_length为句子的最大长度。卷积核窗口在句子

wwp2016·2023-01-14 06:53

pytorch conv1d图解

1.简单版本的pytoch的conv1d创建一个数据先创建一个简单的数据，这个数据的shape为(1,10,5)，对应的意义为batch_size,dim1,dim2。

yuanzhoulvpi·2023-01-14 06:18

Pytorch DataParallel() 多GPU训练

1目的将网络中的参数放入到多GPU中进行训练2torch.nn.parallel.DataParallel(module,device_ids,output_device,dim)参数:module:需要进行多

怎样才能回到过去·2023-01-14 03:20

Pytorch LSTMCell踩坑

self.lstm_cells=[nn.LSTMCell(self.embed_dim,self.hidden_dim).cuda()]foriinrange(num_layers-1):self.lstm_cells.append

小刀8848·2023-01-13 22:25

鲸鱼算法(WOA)优化xgboost的分类预测模型，多输入单输出模型，WOA-xgboost分类预测。

关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%添加路径addpath('xgboost_toolbox\')%%读取数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%划分训练集和测试集%num_dim

关注：智能算法及其模型预测·2023-01-13 16:33

傻傻分清stack(A,dim=?)和stack((A,B),dim=?)

stack(A,dim=?)一般此A针对的是list，里面有同样维度大小的tensor数据。意义是将这些list内部的“同样维度大小的tensor数据”在规定的dim上拼接，得到的是tensor。

sundayberrysharp·2023-01-13 11:55

论文代码：TransFG代码分析

isinstance参考2、Interable参考3、tuple()函数将列表转换成元组4、当卷积神经网络中的stride为tuple类型时，第一个参数表示横向步长，第二个参数表示纵向步长5、flatten（dim

Serayah·2023-01-12 21:37

026 数据仓库

DataWarehouseDetail)对数据进行清洗，DWS(DataWarehouseService)轻度汇总(存储每天数据的汇总)，DWT(DataWarehouseTopic)重度汇总(存储一段时间数据的汇总)，DIM

小哥哥咯·2023-01-12 19:00

无人驾驶：制作鸟瞰图，路径规划，路径跟踪，调试摄像头，测速度，测角度

无人驾驶路径规划路径规划之前1、制作并生成鸟瞰图（Python）：内参标定（1_intrinsic_calibrate.py），获得相机参数：注：找到14张有效的相机标定图片；DIM：大小；rms：均方根

繁锦@wwh·2023-01-12 14:10

概率和数理统计

均匀分布随机数连续型均匀分布离散型均匀分布正态分布型概率密度函数离散型连续型分布抽样分布随机变量的数字特征平均值列的DIM为1，行为2中位数数据的排序期望和方差[m1,v1]=binostat(n1,p1

惊鸿.Jh·2023-01-12 13:15

关于torch.cumprod()累积连乘

importtorchin_=torch.tensor([[2.,4.,6.],[1.,3.,5.]])print(in_)out_prod=torch.cumprod(in_,dim=0)#竖着累积print

yuning_zuo·2023-01-12 07:25

torch.cumsum() 和 torch.cumprod()

importtorchasta=t.arange(0,6).view(2,3)print(a)a.cumsum(dim=0)a=t.arange(0,6).view(2,3)print(a)a.cumsum

❣❣·2023-01-12 07:53

cumprod--累积连乘

2．B=cumprod(A,dim)沿着dim指定的维度返回元素的累积连乘。【实例5.38】计算向量

普通网友·2023-01-12 07:53

prod函数，cumprod函数【Matlab】

（2）B=prod(A,dim)：返回矩阵A中的第dim维方向的所有元素的积。

han_hhh·2023-01-12 07:22

Pytorch实现语义分割指标

这个数据先经过softmax在dim=1处处理，然后再选择每个

傺侘·2023-01-11 17:22

torch学习第一天--tensor创建

shape和size都为空向量表示b=torch.tensor([1.0,2.])c=torch.FloatTensor(3,3)foriin[b,c]:print(i.shape,i.size(),i.dim

小瓶盖的猪猪侠·2023-01-11 11:43

PyTorch使用torch.sort()函数来筛选出前k个最大的项或者筛选出前k个最小的项

参考链接:torch.topk(input,k,dim=None,largest=True,sorted=True,out=None)-＞(Tensor,LongTensor)筛选出前k个最小的数:MicrosoftWindows

敲代码的小风·2023-01-11 11:13

faiss-gpu的问题

在faiss中使用出现以下问题的：原先的faiss检索方式：dim=768gpu_id=0index=faiss.IndexFlatL2(dim)res=faiss.StandardGpuResources

rucieryi369·2023-01-11 08:37

pytorch利用多个GPU并行计算多gpu

一、torch.nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim=0)在正向传递中，模块在每个设备上复制

不会编程的ITer·2023-01-11 08:04

一维卷积 tf.nn.conv1d

use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)我的代码：我的cnn层之前是word_embedding,维度是[batch_size,seq_lenth,embedding_dim

写bug吗·2023-01-11 08:54

WGAN-GP实战

wgan.pyimporttorchfromtorchimportnn,optim,autogradimportnumpyasnpimportvisdomimportrandomfrommatplotlibimportpyplotasplth_dim

hxxjxw·2023-01-11 06:13

np.squeeze():把张量中维度为1的维度去掉

importnumpyasnpn_dim_data=np.random.rand(10,1,10,1,1)n_dim_squeeze=np.squeeze(n_dim_data)print(n_dim_data.shape

dew_142857·2023-01-10 19:43

（Python）Numpy矩阵增加/减少一个维度

highlight=expand%20dim#numpy.expand_dimsS

Think@·2023-01-10 19:12

pytorch 语义分割loss_Focal Loss理论及PyTorch实现

F.nll_loss(torch.log(F.softmax(inputs,dim=1)，target)的函数功能与F.cross_entropy相同。

第一千零一个人·2023-01-10 19:35

pytorch深度学习实践_p5_用pytorch实现线性回归

知识点补充torch.nn.Linear(input_dim,output_dim)input_dim:输入的维度，即特征x的个数output_dim:输出的维度，即输出y的个数torch.nn.MSELoss

L_halley·2023-01-10 16:48

torch.argmax( ,dim=1)

**torch.argmax()**维度本身就很难理解，作为一名小白，这篇用来给同样有维度困扰的你们，里面的例子引用了：https://blog.csdn.net/weixin_43869268/article/details/107624108x=torch.randn(2,4,5)print(x)>tensor([[[-0.2377,-1.0894,1.7376,-1.7329,0.4314]

被窝少女社会历险记·2023-01-10 16:16

【python】利用圆括号进行优雅的换行

例如：loss_align=(torch.sum(((torch.mean(z_mean_binary,dim=0)+torch.mean(z_mean_unary,dim=0))/2-torch.mean

x66ccff·2023-01-10 14:47

Pytorch-torch.nn.identity()方法详解

比如我们要加深网络，有些层是不改变输入数据的维度的，在增减网络的过程中我们就可以用identity占个位置，这样网络整体层数永远不变，应用：例如此时：如果此时我们使用了se_layer，那么就SELayer(dim

发呆的比目鱼·2023-01-10 11:53

libtorch 异常处理汇总

卷积操作和全链接操作直接少了一个展平操作，即将特征图(b,c,h,w)展开成(b,c*h*w)；x=torch::flatten(x,1);//start_dim=1.

Mr.Q·2023-01-10 10:40

python对抗网络_生成对抗网络——一个简单的介绍及Python完整实现

fromdatetimeimportdatetimeimportargparseimporttensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.gridspecasgridspecBATCH_SIZE=128LEARNING_RATE=1e-3EPOCHS=75Z_DIM

weixin_39901685·2023-01-09 15:46

DDPG 代码调试问题

解决办法：找到Actor网络的初始化代码，直接将输出层节点数（这段代码对应a_dim）改成想要的维度classANet(nn.Module):#ae(s)=adef__init__(se

yuer_41555·2023-01-09 14:04

[贝叶斯四]之贝叶斯分类器设计

输入：d-dim特征向量计算决策函数值(针对每个类别)选取最大的值做出决策输出结果如下图可以清楚的表达整个分类器工作的流程。

背包_十年·2023-01-09 11:31

关于tensor类型数据却报错‘list‘ object has no attribute ‘to‘

于是在出错前的语句先打印images，查明原因print（images）发现是[tensor[…],…]，那问题很简单，在报错的语句前使用：images=torch.stack(images,dim=1

先生的小花·2023-01-08 21:25

数仓分层、设计、建模、架构

业界较为通行的做法将整个数仓层又划分成了DWD、DWT、DWS、DIM、DM等很多层。

jerry-89·2023-01-08 10:11

关于返回值超出范围的解决测试

kernel_numkernel_num=64#卷积核数model=text_cnn(seq_length=seq_length,#初始化模型vocab_size=vocab_size,embedding_dim

夜间出没的AGUI·2023-01-08 08:38

利用 torch.mean()计算图像数据集的均值和标准差

youtube博主AladdinPersson和Kaggle用户AfiaIbnath的方法torch.mean()Pytorch官方文档Pytorch官方文档参数：input:输入，接收tensor类型dim

乾光·2023-01-08 08:14

pytorch中nn.Flatten()函数详解及示例

torch.nn.Flatten(start_dim=1,end_dim=-1)作用：将连续的维度范围展平为张量。

·2023-01-08 04:52

Pytorch 梯度计算

计算梯度或者求导，有两种方法：以均方误差为例，模型pred=w*x：importtorchfromtorch.nnimportfunctionalasF#pred=x*wx=torch.ones(1)#dim

洪流之源·2023-01-07 20:13

keras 实现多任务学习

defdeep_multi_model(feature_dim,cvr_label_dim,profit_label_dim):inputs=Input(shape=(feature_dim,))dense

xiedelong·2023-01-07 09:43

gather torch_gather函数

PythonPython开发Python语言gather函数gather(input,dim,index)：根据index，在dim维度上选取数据，输出的size与index一致#input(Tensor

weixin_39593961·2023-01-06 23:14

Pytorch 中 gather 函数讲解

文章目录官方解读分析小例子官方解读分析该函数的功能为：沿着dim指定的轴收集值torch.gather(input,dim,index,out=None)→TensorGathersvaluesalonganaxisspecifiedbydim.Fora3

长命百岁️·2023-01-06 23:14

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