latex、pytorch小问题

最新推荐文章于 2025-11-26 15:40:52 发布
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#python #pytorch #pandas

本文介绍了在使用PyTorch进行深度学习时的一些实用操作，如张量转numpy、求和及属性统计。同时，讨论了在LaTeX中遇到的问题，如调整表格与标题间距、插入作者简介和图表编号。还涉及了IEEE Transactions投稿的页数限制与期刊推荐。
最低0.47元/天 解锁文章
Pytorch入门(B站小土堆）
m0_53956610的博客
11-08 1537
read_data.py定义了一个自定义的 PyTorch 数据集类MyData，用于加载图像数据。import osDataset是 PyTorch 数据集类的基类，用于创建自定义数据集。Image来自 Pillow 库，用于图像处理。os用于文件和目录操作__init__方法初始化数据集对象，接收两个参数：root_dir: 数据集根目录。label_dir: 类别目录，存储了具体的图像。self.path是类别目录的完整路径。存储了类别目录中所有图像的文件名列表。
PyTorch实现Transformer模型
liuhaoran___的博客
03-26 1269
所有数学公式都要用$...$或者$$...$$，比如自注意力的计算公式$Attention(Q, K, V) = softmax(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V$，这里要检查是否正确使用括号和符号。接下来，用户需要的是手把手的代码解读，所以必须详细，每一步都不能遗漏。还要考虑用户可能遇到的常见问题，比如维度不匹配，如何处理mask，训练时的损失函数选择，优化器的设置等。需要确保代码示例正确，比如在实现多头注意力时，是否正确地分割了张量，是否计算了注意力分数，并应用了mask。
Latex 字母上方箭头问题
sinat_22510827的博客
12-08 1528
三种写法
图像到LaTeX公式转换：基于PyTorch的开源项目介绍
gitblog_00011的博客
12-27 453
图像到LaTeX公式转换：基于PyTorch的开源项目介绍 1. 项目基础介绍 本项目是一个开源的图像识别转换成LaTeX公式的项目，基于PyTorch深度学习框架实现。项目通过结合深度卷积神经网络（CNN）编码器与长短期记忆网络（LSTM）解码器，并引入注意力机制，实现了从图像到LaTeX公式的自动转换。 主要编程语言：Python 2. 核心功能 项目的核心功能是利用深度学习模型对图像中的数学...
pytorch安装 jupyter配置 SyntaxError问题
kaka_net的博客
04-29 1690
本文介绍如何在Python中创建和管理虚拟环境，使用conda创建并激活PyTorch环境，下载和安装PyTorch及其依赖，配置JupyterNotebook的PyTorch内核。
Pytorch学习-问题集锦（自用）
weixin_43217772的博客
04-27 319
记录一些Pytorch学习中遇到的问题即解决方案。
论文伪代码Latex参考
weixin_43993064的博客
06-24 425
【代码】论文伪代码Latex参考。
latex 伪代码
软件工程小施同学 的专栏
10-31 4256
% 伪代码 start \usepackage{algorithm} \usepackage{algpseudocode} \usepackage{amsmath} \renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{Input:}} % Use Input in the format of Algorithm \renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{Output:}} % Use Output i...
Pytorch学习
大数据、机器学习、模式识别、数据挖掘、智慧医疗的博客
09-11 821
pytorch学习与理解
latex pytorch
05-05
Latex 和 PyTorch 是两个不同的工具，它们分别用于排版和深度学习。Latex 是一种排版语言，主要用于制作科技文献和数学公式等，而 PyTorch 是一个深度学习框架，用于构建和训练神经网络。 如果你需要在 PyTorch 中...
im2latex:Deep CNN编码器+ LSTM解码器的Pytorch实现，注意图像到乳胶
05-05
深层CNN编码器+ LSTM解码器，用于图像到乳胶， 的模型架构的pytorch实现 此实现的示例结果 在IM2LATEX-100K测试数据集上的实验结果 蓝色4 编辑距离 完全符合 40.80 44.23 0.27 入门 安装依赖项： pip install -...
latex pytorch伪代码
03-28
### 使用 LaTeX 表示 PyTorch 算法伪代码的方法 在 LaTeX 中表示 PyTorch 的伪代码可以通过 `algorithm` 和 `algorithmicx` 宏包实现。这些宏包提供了灵活的方式来定义算法结构和语句样式。以下是具体方法： #### ...
机器学习——基本术语
Algorithmguy的专栏
03-29 2189
第一章  基本术语 定义：从数据中自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果与新数据来进行预测的算法。要讨论算法的相对优劣，必须要针对具体的学习问题。 目标：使得学得的模型能很好的适用于“新样本”，而不仅仅在训练样本上工作得很好，即便是对聚类这样的无监督学习，也希望学得的聚划分能适用于没在训练集中出现的样本。 样本（示例、特征向量）： 数据集中的每个记录称之为样本或者示例。  属性空间（样
机器学习——模型评估和选择
Algorithmguy的专栏
03-29 776
第二章  模型评估和选择  基本概念： 1、过拟合（过配）：将训练样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都具有的一般特性，导致泛化性能下载。 2、欠拟合（欠配）：无法从训练样本中学习到足够量的所有潜在样本都具有的一般特性。 3、误差：学习器的实际输出与样本的真实输出之间的差异称为误差。 训练误差：学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差。 泛化误差：在新样本上的误差称为泛化误差。
Python在机器学习中的模型训练
2509_93937153的博客
11-26 158
上周对比SVM和随机森林时，用Pipeline把预处理和训练步骤串起来，cross_val_score直接出十折交叉验证结果，整个实验可复现性极高。数据预处理这块绝对是重头戏。最近在做回归项目，r2_score和mean_squared_error这几个指标函数随调随用，省去了自己实现的麻烦。但平心而论，在常规业务场景下，从数据探索到模型上线的整个生命周期，Python的生态链确实做到了无缝衔接。很多库的默认参数就够用，想要精细调控又能深入底层，这种灵活性才是我们坚持用Python搞机器学习的根本原因。
Java总结进阶之路 （基础二 ）
2509_94006474的博客
11-24 737
提示：java总结学习之路。
Python自动化测试框架开发
最新发布
2509_93945719的博客
11-26 302
封装requests时踩过坑，最初简单包装成通用方法，后来发现不同模块需要不同的超时策略和重试机制。框架开发过程中最大的体会是：好的设计不是一次性完成的，而是在不断踩坑、重构中迭代出来的。记住，自动化测试的终极目标不是追求100%覆盖率，而是用最小成本快速发现质量问题。最直观的变化是测试周期从原来的3天缩短到8小时，版本发布再也不用全员熬夜了。pytest的夹具机制比unittest灵活太多，特别是parametrize参数化，能轻松实现数据驱动。决定动手搭个统一的测试框架，把乱七八糟的脚本规范起来。
收藏！软件测试面试题
2401_86705770的博客
11-26 194
作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找不到资料，没人解答问题，坚持几天便放弃的感受的话，在这里我给大家分享一些自动化测试的学习资源，希望能给你前进的路上带来帮助。
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