Python 判断质数（素数）

James-J

于 2020-02-16 15:48:07 发布

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分类专栏： Python 文章标签： python

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质数是指大于1的自然数中，只能被自己和1整除的数

def is_prime(num):
    if num < 2: # 质数的定义是要大于1的自然数
        return False
    i = 2
    while i * i <= num: # 若i平方大于num 则i不是num的因数 如i=2的平方>3
        if num % i == 0:
            return False
        i += 1
    return True

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Pytorch LSTM
余槿&流年: 您好可是我使用原本数据维度为[240,60,1]的股票价格数据，出来的数据还是[240,60,1] 我的网络代码如下： class LSTMNet(nn.Module): def __init__(self): super(LSTMNet, self).__init__() # 这里input_size是1是因为数据集为股票价格其中特征数量只有1个即为当前日期前60天的股票价格（就只有股票价格，所以是一个特征数量） self.lstm1 = nn.LSTM(input_size=1, hidden_size=80,dropout=0.2) # 这里输出[240,60,80] # 没太搞懂batch_first是啥意思 self.lstm2 = nn.LSTM(input_size=80, hidden_size=100,dropout=0.2) # 这里输出[240,60,100] self.linear1 = nn.Linear(100, 1) # 经过这里输出[240,60,1] def forward(self, x): print(x.shape) # 原始维度：[240,60,1] x, _ = self.lstm1(x) # 只保留最后一个时间步的输出，忽略hidden state print(x.shape) # 原始维度：[240,60,80] x, _ = self.lstm2(x) # 只保留最后一个时间步的输出，忽略hidden state print(x.shape) # 原始维度：[240,60,100] x = torch.squeeze(x, dim=0) # 去除维度为1的维度 print(x.shape) output = self.linear1(x) return output[:,-1,:]
Pytorch LSTM
James-J: 也可以用每个时间步的输出，如果是做股票预测的话是输入历史序列预测明天的未知结果，所以只需要取最后一个结果
Pytorch LSTM
嗳galaxy: 作者你好，我不太明白为什么forward函数总是返回最后一个时间步，预测出来的output不应该都是预测值吗，为什么只要每个batch的最后一个时间步？
简单理解LSTM
James-J: 输入维度的定义有些API可以自己选择，默认第一维度是数据条数，也就是5000，一般输入三维的形式，比如（数据条数，时间步长，一条数据的特征数量）
简单理解LSTM
AI兴趣爱好者: 5000,打错了