zoujiahui_2018-优快云博客

torch.autograd.grad() 是 PyTorch 中用于计算张量梯度的函数，与 backward() 不同的是，它不会更新张量的 .grad 属性，而是直接返回计算的梯度值。它适用于需要手动获取梯度值而不修改计算图中张量的 .grad 属性的场景。通过设置 create_graph=True，可以构建新的计算图，用于计算高阶梯度。如果需要多次调用反向传播，可以设置 retain_graph=True。通过 inputs 参数，可以只计算指定张量的梯度，而忽略其他张量。

2024-12-30 23:00:47 909

原创 sklearn_pandas.DataFrameMapper的用法

DataFrameMapper 是 sklearn-pandas 库中的一个工具，主要用于将 Pandas DataFrame 与 scikit-learn 的预处理工具无缝结合。它的作用是将 DataFrame 的列映射到特定的特征转换器（如标准化、编码等），从而方便地对不同列应用不同的预处理操作。

2024-12-30 22:28:49 414

原创 net.eval()和net.trasin()的用法

当构建神经网络使用到dropout层等时，网络的正向传播后反向传播神经元的系数会有所不同，因此需要用.eval()和.train()来指定模型方向。

2024-12-30 20:58:19 524

原创 torch.nn.functional的用法

torch.nn.functional 是 PyTorch 中的一个模块，提供了许多函数式的神经网络操作，包括激活函数、损失函数、卷积操作等。这些函数是无状态的（stateless），与 torch.nn 中的模块化层（如 nn.ReLU、nn.Conv2d 等）不同，torch.nn.functional 提供的是直接的函数调用方式。

2024-12-30 20:36:38 297

原创 torch.utils.data.DataLoader和TensorDataset的用法

train_set=TensorDataset(train_features, train_labels)train_data=DataLoader(dataset=train_set, batch_size=64, shuffle=True)

2024-12-30 20:31:29 234

原创 torch.save的用法

torch.save 是 PyTorch 中用于保存对象（如模型、张量、字典等）的函数。它可以将数据序列化并保存到文件中，方便后续加载和使用。

2024-12-30 20:26:46 361

原创 torch.nn.Sequential的用法

torch.nn.Sequential 是 PyTorch 中的一个容器模块，用于将多个神经网络层按顺序组合在一起。它可以让我们以更加简洁的方式定义前向传播的网络结构，适合简单的线性堆叠模型。nn.Sequential 适合简单的线性堆叠模型，但如果需要更复杂的前向传播逻辑（如分支、跳跃连接等），需要继承 nn.Module 并自定义 forward 方法。使用 nn.Sequentialnn.ReLU(),自定义 forwardreturn x。

2024-12-30 20:23:58 169

原创 torch.autograd.Variable的用法

torch.autograd.Variable 是 PyTorch 中早期版本用于封装张量（Tensor）以支持自动求导的类。然而，从 PyTorch 0.4 开始，Variable 和 Tensor 已经合并，现在直接使用 Tensor 即可完成所有操作，包括自动求导。因此，在现代 PyTorch 中，通常不需要显式使用 Variable。

2024-12-30 20:23:20 205

原创 torchtuples.Model的用法

torchtuples.Model 是 torchtuples 库中的一个核心类，主要用于简化基于 PyTorch 的深度学习模型的构建、训练和评估过程。torchtuples 是一个工具库，通常与生存分析库 pycox 一起使用，专注于生存分析任务，但也可以用于其他深度学习任务。

2024-12-30 12:44:10 362

原创 torch.nn.Module中call和forward方法

torch.nn.Module 重载了 Python 的。最终调用 forward 方法来执行模型的前向传播。处理一些额外的逻辑（如 hooks 的执行）。当你执行 net(data) 时，

2024-12-30 12:20:31 185

原创 torch.nn.Linear(p_input, p_output,bias)

在 PyTorch 中，nn.Linear 是一个用于实现全连接层（线性层）的模块。yxWTby=xW^T+byxWTbxxx是输入张量WWW是权重矩阵bbb是偏置向量（如果 bias=True）p_input: 输入数据的变量个数p_output: 输出数据的变量个数bias: 是否使用偏置。

2024-12-30 10:51:29 599

原创 Matplotlib中对坐标轴的常用操作

【代码】Matplotlib中对坐标轴的常用操作。

2024-12-30 09:46:28 222

原创 Python中的优化函数2：cvxpy包（直观表示）

它是一个基于 Python 的凸优化建模工具，专门用于定义和求解凸优化问题（Convex Optimization Problems）。CVXPY 提供了一种直观的方式来表达优化问题，并通过高效的求解器来解决这些问题。CVXPY 的设计灵感来源于 MATLAB 的凸优化工具包 CVX，但它是专门为 Python 开发的，具有更强的灵活性和扩展性。

2024-12-15 23:01:30 868

原创搜索文件中的某些字符串

这个选项表示递归搜索，即会在指定目录（D:\my_project）及其所有子目录中的文件中查找目标字符串。findstr 是 Windows 命令行中的一个工具，用于在文件中搜索指定的字符串。这是要搜索的目标字符串。findstr 会在文件中查找完全匹配该字符串的内容。这个选项表示只输出包含目标字符串的文件名，而不是输出匹配的具体内容。*.* 表示搜索所有文件（无论文件名或扩展名）。

2024-12-15 21:44:28 197

原创特殊环境的定义方法

【代码】特殊环境的定义方法。

2024-12-13 09:30:06 198

原创 R语言中的函数31：print(), cat(), message(), warning()和stop()

与 print() 和 message() 不同，cat() 更加灵活，适合用于格式化输出，尤其是在需要将多个对象连接在一起时。message() 函数用于生成消息输出，通常用于提供信息或提示，而不会中断程序的执行。与 warning() 和 stop() 函数不同，message() 主要用于输出一般信息，适合在函数或脚本中向用户传达状态或进度。它是 R 中最基本的输出函数之一，适用于各种数据类型，包括向量、矩阵、数据框、列表等。与警告不同，错误会中断程序的执行，并且通常用于指示程序无法继续运行的情况。

2024-12-08 18:14:19 890

空空如也

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