神经网络使用小批量随机梯度下降进行迭代的流程：（1）设置步长lr，动量值gamma，迭代次数epochs,batch_size等信息，（如果需要）设置初始权重w0（2）导入数据，将数据切分成batches（3）定义神经网络架构（4）定义损失函数L(w)，如果需要的话，将损失函数调整成凸函数，以便求解最小值（5）定义所使用的的优化算法（6）开始在epoches（外层）和batch（内层）上循环，执行

librosa是python中用于提取音乐特征的库一、安装参考https://blog.csdn.net/qq_39516859/article/details/80333431二、

pprint是python自带的，不用安装分享过程：今天看到pprint模块，想用一用。于是在命令行输入pip insyall pprint，咦，说安装不上？于是搜索教程，看到一个说法是换源，于是换了清华源（如下所示），咦，还是报错？于是又搜了一下，看到说pprint是python自带的，不用安装，于是直接试了一下import pprint成功导入了！打扰了，安装了个寂寞。使用起来print和pp

相关系数：当一个变量发生变化时，另一个变量如何变化。相关系数是反映两个变量之间关系的量化指标。值域范围-1到1。反映变量发生变化时，变化的方向是相反的还是相同的。如果相同，则是直接相关或正相关。如果相反，则是间接相关或负相关。讨论的是一个群体在两个变量上的表现，而不是特定的个人。相关系数的绝对值反映相关强度。相关系数用r表示，r的下标表示相关的两个变量，如rXY表示变量X与变量Y之间的相关系数。如

十、基本运算1、加减乘除add / minus / multiply / divid2、matmul（1）2d tensor matmul（2）>2d tensor matmul3、矩阵次方①.pow(阶数)②平方根 .sqrt()③平方根的倒数 .rsqrt()4、对数运算①.exp()②.log(以谁为底)5、近似解 approximation①向下取整 .floor()②向上取整 .ceil

神经网络使用小批量随机梯度下降进行迭代的流程：（1）设置步长lr，动量值gamma，迭代次数epochs,batch_size等信息，（如果需要）设置初始权重w0（2）导入数据，将数据切分成batches（3）定义神经网络架构（4）定义损失函数L(w)，如果需要的话，将损失函数调整成凸函数，以便求解最小值（5）定义所使用的的优化算法（6）开始在epoches（外层）和batch（内层）上循环，执行

这个错误其实很简单，我们只需在代码中添加一句：

文章目录①问题描述②查找资料③问题解决①问题描述笔者在安装pytorch时，最初是在pytorch官网，使用conda指令安装的“conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch”。发现安装报错：condaHTTPError:HTTP 000 CONNECTION FAILED for url http

【代码】python | arff转csv。

笔者的报错代码：这是使用框架时遇到的错误。报错说，你想要的数量为，但是你的机器只有个。笔者最开始也想不通，查阅了少得可怜的资料后，发现这个作者的猜想可能是对的：也就是说，gpu数量是从0开始计数的！这样一来，重新翻译一下错误：你想要2个GPU，但是你的机器只有1个GPU。把上述代码中，数量改为。...