dim

深度学习记录第三篇————利用Pytorch神经网络工具箱搭建神经网络

__init__(self,in_dim,n_hidden_1,n_hidden_2,out_dim)Sequential()干了什么Linear()干了什么BatchNorm1d()干了什么for
云溪龙·2022-12-01 01:19

pytorch中softmax和log_softmax、CrossEntropyLoss() 和NLLLoss()

importtorch.nn.functionalasFsoftmax=F.softmax(data,dim=0)importtorch.nnasnnnn.softmax(dim=-1)(da
wekings·2022-11-30 20:43

tensor自身的softmax,log,log_softmax函数

importtorchif__name__=='__main__':a=torch.randn(2,4)print(f"a={a}")print(f"a.softmax(dim=-1)={a.softma
LUQC638·2022-11-30 20:13

Softmax和LogSoftmax（使用过程中的记录）

Softmax函数常用的用法是指定参数dim（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1。
绿箭薄荷·2022-11-30 20:11

torch.nn.LogSoftmax用法

LOGSOFTMAXCLASStorch.nn.LogSoftmax(dim:Optional[int]=None)将函数应用于n维输入张量。
仁义礼智信达·2022-11-30 20:40

Pytorch中Softmax和LogSoftmax

1.Softmax函数常用的用法是指定参数dim就可以：（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1。
机器不学习我学习·2022-11-30 20:08

matlab常用函数

matlab常用函数数据统计函数当参数为向量时（1）y=max(X)（2）[y,k]=max(X)当参数为矩阵时，函数有三种调用格式：（1）max(A)（2）[Y,U]=max(A)（3）max(A,[],dim
梦在脚下 学海无涯·2022-11-30 17:02

Matlab之min()、max()函数（求最小、最大值）

(3)min(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和min(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列
仰望青空·2022-11-30 15:13

matlab中min函数

min(A)：返回一个行向量，向量中每一个元素为相应列中的最小值[Y,U]=min(A)：返回行向量Y和U，Y为每列中最小的元素构成，U为最小元素的行号构成min(A,[],dim):dim取1时，同min
MXRSX·2022-11-30 15:11

matlab中求最小值min函数的使用详细介绍（附matlab代码）

2、M=min(A,[],dim)返
一只努力向上的佳佳怪·2022-11-30 15:39

浅谈Vision Transformer

假如每个Patch对应的张量的形状为（3,16,16），对应向量的形状为（1,768），对应二维矩阵[num_token,token_dim]。原图被分割为n个Patch，就能得到向量x1~xn。
大家都要开心·2022-11-30 15:49

torch.unsqueeze() 和 torch.squeeze()详解

1.torch.squeezetorch.squeeze(input,dim=None,*,out=None)input:输入的张量dim:选择需要降维的维度，默认是Nonesqueeze的主要作用是降维
hj_caas·2022-11-30 13:05

torch 中的torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

1.torch.squeeze(input,dim=None,out=None)input是输入的参数，dim是指定要合并维度为1的所在维度当dim=0时原样输出，当dim=1时该维度上数值为1则合并，
快乐的小肖·2022-11-30 13:34

pytorch学习 中 torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()的区别与用法

1.torch.unsqueeze详解torch.unsqueeze(input,dim,out=None)torch.unsqueeze()这个函数主要是对数据维度进行扩充。
白羊是小白·2022-11-30 13:02

PyTorch的torch.cat、squeeze()、unsqueeze()和size()函数

Pytorch做深度学习过程中，CNN的卷积和池化过程中会用到torch.cat、squeeze()、unsqueeze()和size()函数，下面分别做讲解：一、sequeeze()函数x.squeeze(dim
Dr.sky_·2022-11-30 13:32

pytorch中的torch.squeeze()函数

torch.squeeze(input,dim=None,out=None)squeeze()函数的功能是维度压缩。返回一个tensor（张量），其中input中大小为1的所有维都已删除。
ac同学·2022-11-30 13:28

torch.stack torch.squeeze() 和torch.unsqueeze()

1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])T2=torch.tensor([[10,20,30],[40,50,60],[70,80,90]])print(torch.stack((T1,T2),dim
rrr2·2022-11-30 13:57

pytorch语法日常之torch.squeeze()和torch.unsqueeze()

1.torch.squeeze()torch.squeeze(input,dim=None,out=None)其中参数分别为:input(Tensor)–输入张量dim(int,optional)–如果给定
代辰·2022-11-30 13:55

GEO数据库学习三(了解表达矩阵)

1.把exprSet表达矩阵的行名(探针id)换成基因名#查看现在的表达矩阵信息>dim(exprSet)[1]188516#将ids表里的行匹配到exprSet里>ids=id
你真的不能替我学吗·2022-11-30 01:03

数仓架构流程二

第二章数仓分层与规范定义文章目录第二章数仓分层与规范定义数仓分层与规范定义一、数仓分层二、设计规范1公共规范1.1数据划分及命名空间约定1.2公共字段定义规范2设计规范ods层dim层dwd层dws层数仓分层与规范定义一
环球小猪·2022-11-29 19:42

torch.nn.embedding()大致使用方法

碰到了这个东西，有点不太清楚，在这里记下笔记将nn.embedding理解为学习一个词向量的表示，每一个词都会对应一个指定维度的单独的向量表示（embed_dim在GRU等模型的输入中，可以认为是input_size
chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-11-29 17:24

VIT（AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）论文网络结构简析

论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929上述源码输入案例参数（depth=6,img_size=256,patch_size=32,num_classes=1000,dim
bijinmengxiang·2022-11-29 15:05

PyTorch Geometric的Mini-batches

ENZYMES数据集batch取出单个数据`ptr`属性`batch`属性`batch`是怎么区分数据包括哪些的PyTorchGeometric(PYG)-实现小批量data类中__inc__与__cat_dim
F_aF_a·2022-11-29 14:26

【Pytorch基础】torch.stack()函数解析

目录1函数作用2例子2.1沿dim=0拼接2.2dim=12.3dim=23参考文献1函数作用  官方解释：沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。
一穷二白到年薪百万·2022-11-29 10:38

torch.cat与torch.stack的区别

1.torch.cat语法:torch.cat([A1,A2,A3,...],dim=)将多个张量按照指定维度拼接起来用法示例：2.torch.stack语法:torch.stack([A1,A2,A3
远古穷鬼·2022-11-29 10:05

pytorch学习——torch.cat和torch.stack的区别

torch.cat(tensors,dim=0,*,out=None)→Tensor参数tensors（张量序列）：任何相同类型的张量序列。提供的非空张量必须具有相同的形状。在给定维
看星星的月儿·2022-11-29 10:02

torch.stack() 与 torch.cat()

torch.stack()官网：https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#torch.stacktorch.stack(tensors,dim=0,out=None
Foneone·2022-11-29 10:58

【Pytorch学习笔记】torch.gather()与tensor.scatter_()

torch.gather()官方解释：torch.gather(input,dim,index,*,sparse_grad=False,out=None)→Tensor这里可以查看官方解释torch.gather
Small___ming·2022-11-29 10:56

torch.cat 和 torch.stack的区别

torch.cat和torch.stack的区别torch.cattorch.cat(seq,dim=0,out=None)#https://pytorch.org/docs/stable/generated
FakeOccupational·2022-11-29 10:25

详解Pytorch中的torch.cat torch.stack

官方文档分析示例总结torch.cat官方文档分析函数作用：将输入数据按照指定维度进行拼接（不产生新维度）参数解析：tensor:目标tensor组成的tupledim：指定在哪个维度进行拼接(默认为0)dim
RJ183142·2022-11-29 10:24

torch.stack()和torch.cat()的区别

torch.stack()可以通过torch.cat()表达，即torch.stack(tensors,dim)等价于torch.cat([tensor.unsqueeze(dim)fortensorintensors
CarrotLY·2022-11-29 10:20

【Pytorch学习笔记】torch.cat() 与 torch.stack()

outputs=torch.stack(inputs,dim=0)#→Tensor参
Small___ming·2022-11-29 10:18

Torch函数汇总

torch.cat((x,y),dim=1)对x和y的指定维度进行拼接。torch.split(x,dims,dim=1)对指定维度进行分割。
Dream Algorithm·2022-11-29 08:55

ISLR 4.6 Lab: Logistic Regression, LDA, QDA, and KNN

4.6.1TheStockMarketData>library(ISLR)>names(Smarket)[1]"Year""Lag1""Lag2""Lag3""Lag4"[6]"Lag5""Volume""Today""Direction">dim
weixin_30780221·2022-11-28 21:29

黑马程序员《数据清洗》学习笔记第八章综合案例（3）

目录第八章综合案例（3）8.3.7加载演员数据至演员维度表1.打开Kettle工具，创建转换2.配置表输入控件3.配置表输入2控件4.配置插入/更新控件5.运行转换load_dim_actor6.查看数据表
眨个眼就睡着·2022-11-28 16:39

学习黑马程序员 第八章综合案例—8.3.7-8.3.8

8.3.7加载演员数据至演员维度表1.打开Kettle工具，创建转换创建一个转换load_dim_actor，并添加表输入控件、插入/更新控件以及Hop跳连接线，具体如下图所示：2、配置表输入控件进入“
qq_48072563·2022-11-28 16:39

黑马程序员《数据清洗》学习笔记第八章综合案例（1）

目录第八章综合案例（1）8.3.2加载日期数据至日期维度表1.打开Kettle工具，创建转换2.配置生成记录控件3.配置增加序列控件4.配置JavaScript控件5.配置表输出控件6.运行转换load_dim_date7
眨个眼就睡着·2022-11-28 16:38

第八章 综合案例

构建DVD租赁商店数据仓库1.加载日期数据至日期维度表1.打开kettle，创建转换2.配置生成记录控件3.配置增加序列控件4.配置JavaScript控件5.配置表输出控件6.运行load_dim_date
老熊饼干_17·2022-11-28 16:04

Neural Collaborative Filtering复现

tensorflow-gpu：2.4keras:2.3.1在原代码上需进行的修改：1.NeuMF.pyget_model函数#EmbeddinglayerMF_Embedding_User=Embedding(input_dim
宇来风满楼·2022-11-28 15:22

8.3 案例实现（加载电影数据至电影维度表）

操作介绍：通过Kettle工具加载电影数据至电影维度表dim_film。
硹ck·2022-11-28 13:02

8.3 案例实现（加载员工数据至员工维度表）

操作介绍：通过Kettle工具加载员工数据至员工维度表dim_staff。
硹ck·2022-11-28 13:32

8.3 案例实现（加载用户数据至用户维度表）

操作介绍：通过Kettle工具加载用户数据至用户维度表dim_customer。
硹ck·2022-11-28 13:32

8.3 案例实现（加载商店数据至商店维度表）

操作介绍：通过Kettle工具加载商店数据至商店维度表dim_store。
硹ck·2022-11-28 13:32

8.3 案例实现（加载演员数据至演员维度表）

操作介绍：通过Kettle工具加载演员数据至演员维度表dim_actor。
硹ck·2022-11-28 13:32

案例8.3.10 加载数据库sakila中的数据至数据仓库sakila_dw

1.创建作业2.配置转换3.配置转换24.配置转换35.配置转换46.配置转换57.配置转换68.配置发送邮件9.配置发送邮件210.运行作业11.查看数据仓库sakila_dw中维度表的数据图一.dim_actor
炽热小西瓜·2022-11-28 13:21

Pytorch nn.DataParallel()的简单用法

方法定义：classtorch.nn.DataParallel(module,device_ids=None,output_device=None,dim=0)module：需要进行并行的模型device_ids
xiongxyowo·2022-11-28 11:31

统计学习方法第十六章作业：PCA主成分分析算法 代码实现

PCA主成分分析importnumpyasnpclassPCA:def__init__(self,x,R=None):self.x=np.array(x)self.dim=self.x.shape[-1
是算法不是法术·2022-11-28 10:43

torch.gather函数的使用

官方解释：torch.gather(input,dim,index,out=None)→TensorGathersvaluesalonganaxisspecifiedbydim.Fora3-Dtensortheoutputisspecifiedby
xx_xjm·2022-11-28 08:29

深度学习基础知识（学习笔记）

模型复杂度与训练数据的大小交叉熵损失函数ndarray.concat函数x=[[1,1],[2,2]]y=[[3,3],[4,4],[5,5]]z=[[6,6],[7,7],[8,8]]concat(x,y,z,dim
珞珈山小杨·2022-11-28 05:51

torch.max()函数

torch.max()torch.max(input,dim,keepdim=False)→outputtensors(max,max_indices)输入参数：input=输入tensordim=求最大值的维度
跃跃的笔记本·2022-11-27 21:16
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