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pytorch中的Autograd(自动微分)

Autograd主要实现反向传播求导数,避免手动计算导数的复杂过程1. autograd.Variable是Autograd中的核心类,它是Tensor的简单封装,并支持Tensor的所有操作。Tensor在被封装为Variable之后,可以调用它的 .backward()实现反向传播,自动计算所有梯度。例如:import torch as timport numpy as np...

Kaggle上遇到的那些坑-----提交结果(submission.csv)

Kaggle上提交训练结果有两种方式:在Kaggle页面上直接提交使用指令提交先看第一种提交方式1、Kaggle页面上直接提交不过,目前为止这个页面我只见过一次,后面再打开就不能提交了,好吧这是强迫我使用命令行提交啊。2、使用指令提交结果首先,你要从kaggle上下载一个API Token,用以标识你的身份:点击下载后,会得到一...

pytorch中nn.functional()学习总结

nn.functional是一个很常用的模块,nn中的大多数layer在functional中都有一个与之对应的函数。nn.functional中的函数与nn.Module()的区别是:nn.Module实现的层(layer)是一个特殊的类,都是由class Layer(nn.Module)定义,会自动提取可学习的参数nn.functional中的函数更像是纯函数,由def functio...

tensor中的view()、sequeeze()、resize()操作

1. view()tensor.view()方法可以调整tensor的形状,但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据,返回的新tensor与原tensor共享内存,即更改一个,另一个也随之改变。在实际应用中,可能经常需要添加或者减少某一维度,这是sequeeze()和unsequeeze()这两个方法就派上了用场。2. unsequeeze()和seque...

理解随机森林(RandomForest)、Bagging和Boosting的概念

目录1、什么是随机森林2、随机森林的特点缺点3、随机森林的评价指标--袋外误差(oob error)4、随机森林的生成过程5、Bagging和Boosting的概念与区别Bagging算法(套袋法):Boosting(提升法)Bagging,Boosting的主要区别决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法:6、决策树ID3,C4.5决策树...

深入理解CNN--这一篇就够了

原文:https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459目录2 人工神经网络2.1 神经元2.2 激活函数3 卷积神经网络之层级结构4 CNN之卷积计算层4.1 CNN怎么进行识别4.2 什么是卷积4.3 图像上的卷积4.4 GIF动态卷积图5 CNN之激励层与池化层5.1 ReLU激励层...

推荐系统算法面试题1

对推荐系统面试经常问到的一些基础问题进行总结,方便自己记忆。1、模型产生过拟合的原因及解决方案什么是过拟合:模型在训练集上效果较好,在测试集上表现较差。产生过拟合原因:参数太多,模型复杂度高样本中噪音数据较大,模型学习到了噪音中的特征对于决策树模型。对决策树的生长没有合理的限制和修建对于神经网络模型。权值学习迭代次数足够多(overtraining),拟合了训练数据...

Mac book 可视化远程连接服务器桌面

在网上搜索了很多方法,比如vnc、teamviewer,但是这些方法都需要在服务器安装对应的server端,属于内网穿透有点大材小用啊。最后参考了一位大神的做法,其实就是很简单。首先要先下载RDC小插件:http://downinfo.myhostadmin.net/RDC.dmg1、允许mac安装外部软件解决:打开‘系统偏好设置’-->‘安全性与隐私’-->左下角的锁头开...

对GC自动回收机制的理解

 GC的简单了解        GC:(Garbage Collection),是垃圾回收器,释放垃圾占用的内存。让创建的对象不需要像c、c++那样delete、free掉。对于c、c++开发来说,内存是开发人员分配的,也就是说还要对内存进行维护和释放。对于Java程序员来说,一个对象的内存分配是在虚拟机的自动内存分配机制的帮助下,不再需要为每一个new操作去写配对的delete/free...

Linux查找文件夹的名字

如,查找以mysql开头的文件夹名字:find / mysql* -d查找名字为mysql的文件夹:find / mysql -d

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