一个HDF5文件是一种存放两类对象的容器：dataset和group. Dataset是类似于数组的数据集，而group是类似文件夹一样的容器，存放dataset和其他group。在使用h5py的时候需要牢记一句话：groups类比词典，dataset类比Numpy中的数组。...

在pytorch中，scatter是一个非常实用的映射函数，其将一个源张量（source）中的值按照指定的轴方向（dim）和对应的位置关系（index）逐个填充到目标张量（target）中，其函数写法为：target.scatter(dim, index, source)其中各变量及参数的说明如下：target：即目标张量source：即源张量dim：指定轴方向，即填充方式。对于二维...

问题：根据数据某列进行分组，选择其中另一列大小top-K的的所在行数据解析：求解思路很清晰，即先用groupby对数据进行分组，然后再根据分组后的某一列进行排序，选择排序结果后的top-K结果案例：取一下dataframe中B列各对象中C值最高所在的行df = pd.DataFrame({"A": [2, 3, 5, 4], "B": ['a', 'b', 'b', 'a'], "C": [...

pytorch提供了clone、detach、copy_和new_tensor等多种张量的复制操作，尤其前两者在深度学习的网络架构中经常被使用，本文旨在对比这些操作的差别。1. clone返回一个和源张量同shape、dtype和device的张量，与源张量不共享数据内存，但提供梯度的回溯。下面，通过例子来详细说明：示例：（1）定义import torcha = torch.ten...

mask（掩码、掩膜）是深度学习中的常见操作。简单而言，其相当于在原始张量上盖上一层掩膜，从而屏蔽或选择一些特定元素，因此常用于构建张量的过滤器（见下图）。按照上述定义，非线性激活函数Relu（根据输出的正负区间进行简单粗暴的二分）、dropout机制（根据概率进行二分）都可以理解为泛化的mask操作。从任务适应性上，mask在图像和自然语言处理中都广为应用，其应用包括但不局限于：图像兴趣区...

在Pytorch中，BCELoss和BCEWithLogitsLoss是一组常用的二元交叉熵损失函数，常用于二分类问题，其区别在于前者的输入为已进行sigmoid处理过的值，而后者为sigmoid函数11+exp⁡(−x)\frac{1}{1+\exp(-x)}1+exp(−x)1​中的xxx。下面为一个简单的示例：import torchimport torch.nn as nnpre...

mask（掩码、掩膜）是深度学习中的常见操作。简单而言，其相当于在原始张量上盖上一层掩膜，从而屏蔽或选择一些特定元素，因此常用于构建张量的过滤器（见下图）。按照上述定义，非线性激活函数Relu（根据输出的正负区间进行简单粗暴的二分）、dropout机制（根据概率进行二分）都可以理解为泛化的mask操作。从任务适应性上，mask在图像和自然语言处理中都广为应用，其应用包括但不局限于：图像兴趣区...

mask（掩码、掩膜）是深度学习中的常见操作。简单而言，其相当于在原始张量上盖上一层掩膜，从而屏蔽或选择一些特定元素，因此常用于构建张量的过滤器（见下图）。按照上述定义，非线性激活函数Relu（根据输出的正负区间进行简单粗暴的二分）、dropout机制（根据概率进行二分）都可以理解为泛化的mask操作。从任务适应性上，mask在图像和自然语言处理中都广为应用，其应用包括但不局限于：图像兴趣区...