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RSS订阅原创 Invoke-Expression : 无法将参数绑定到参数“Command”，因为该参数为空字符串。 所在位置 C:\Users\xxx\miniconda3\shell\condabin\Cond
运行Windows Anaconda Powershell Prompt 报错显示：Invoke-Expression : 无法将参数绑定到参数“Command”，因为该参数为空字符串。所在位置 D:\anaconda\shell\condabin\Conda.psm1:76 字符: 36（查看自己的报错路径即可）以上是我的代码示例（我的在第76行）
2023-10-14 11:39:15
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原创 pytorch09—用CNN模型识别手写数字数据集MNIST
一套手写数字的图片，规格是（1x28x28）,单通道，横竖都是28个像素。目的就是用卷积去识别这些数字到底是多少。
2023-09-22 14:50:10
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原创 pytorch08—卷积神经网络基础
电脑上看到的图像是由栅格组成的，每一个格子有三个变量，Red红色，Green绿色，Blue蓝色。值分别为0~255，以不同的比例混合的时候，它就组成了各种颜色，那么红色绿色蓝色，也就是所说的三通道。当然也不一定必须是三通道，比如黑白照片就可以用单通道来表示，同样也是0~255的区间。所以通道数量，就是图像中有哪些变量能够决图像的表示，那么变量的个数就是通道数。进行卷积之后C(通道数)，W（宽），H（高）都可能变，卷积核通道的数量和输入图片通道的数量是一致的，输出图像的通道数和卷积核的个数是一样的。
2023-09-22 14:39:05
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原创 pytorch—0
比如说0-9分类问题，如果y = torch.LongTensor([3])，对应的one-hot是[0,0,0,1,0,0,0,0,0,0].(这里要注意，如果使用了one-hot，标签y的类型是LongTensor，糖尿病数据集中的target的类型是FloatTensor)我对one-hot的理解是只有一位是1，其他位为0。(但是标签的one-hot编码是算法完成的，算法的输入仍为原始标签)2、torch.max的返回值有两个，第一个是每一行的最大值是多少，第二个是每一行最大值的下标(索引)是多少。
2023-09-19 14:42:09
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原创 pytorch07—处理数据集
用来帮助我们加载数据，比如说做shuffle(提高数据集的随机性)，batch_size,能拿出Mini-Batch进行训练。5、inputs, labels = data中的inputs的shape是[32,8],labels 的shape是[32,1]。2、继承DataSet的类需要重写init，getitem,len魔法函数。4、len函数的返回值 除以 batch_size 的结果就是每一轮epoch中需要迭代的次数。说明：1、DataSet 是抽象类，不能实例化对象，主要是用于构造我们的数据集。
2023-09-19 10:26:33
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原创 pytorch—06处理多维特征的输入 源代码
第一层是8维到6维的非线性空间变换，第二层是6维到4维的非线性空间变换，第三层是4维到1维的非线性空间变换。2、学习能力越强，有可能会把输入样本中噪声的规律也学到。我们要学习数据本身真实数据的规律，学习能力要有泛化能力。4、本算法中torch.nn.Sigmoid() # 将其看作是网络的一层，而不是简单的函数使用。2、如果想查看某些层的参数，以神经网络的第一层参数为例，可按照以下方法进行。1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样。神经网络的参数w和b是网络需要学习的，其他是已知的。
2023-09-16 17:28:47
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原创 pytorch—05逻辑斯蒂回归
B站 刘二大人 ，传送门代码说明：1、视频中代码F.sigmoid(self.linear(x))会引发warning，此处更改为torch.sigmoid(self.linear(x))BCELoss 是CrossEntropyLoss的一个特例，只用于二分类问题，而CrossEntropyLoss可以用于二分类，也可以用于多分类。如果是二分类问题，建议BCELoss。
2023-09-16 16:43:53
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原创 Day08—函数
传递的所有参数都会被args变量收集，它会根据传进参数的位置合并为一个元组，不定长参数又称之为可变参数，用于不确定调用的时候会传递多少个参数的场景。位置参数和关键字参数可以混用，但位置参数必须在关键字参数之前。一般都是，数字，字符串，字典，列表，元组等作为参数进行传入。缺省参数又称之为默认参数，用于定义函数，为参数提供默认值。参数是“键 = 值”形式下，所有的“键 = 值”都会被。让函数更加清晰，容易使用，同时也清除了参数的顺序需求。根据函数定义的参数位置来传递参数。关键字参数的顺序是可以打乱的。
2023-09-16 11:23:34
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原创 Day07—字典
是否支持下表索引支持：列表，元组，字符串——序列类型不支持：集合，字典——非序列类型是否支持重复元素支持：列表，元组，字符串——序列类型不支持：集合，字典——非序列类型是否可以修改支持：列表，集合，字典不支持：元组，字符串。
2023-09-15 17:18:27
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原创 pytorch—04pytroch的线性模型
2、design model using Class # 目的是为了前向传播forward，即计算y hat(预测值)3、Construct loss and optimizer (using PyTorch API) 其中，计算loss是为了进行反向传播，optimizer是为了更新梯度。（构造损失函数和优化器）4、Training cycle (前馈算损失，反馈算梯度，用梯度下降算法更新权重)1、Module实现了魔法函数__call__()，call()里面有一条语句是要调用forward()
2023-09-15 14:36:25
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原创 pytorch—03反向传播
首先来一个反向传播算法的定义：反向传播是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法，比如梯度下降算法结合使用的。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。
2023-09-15 11:23:52
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原创 pytorch——02梯度下降算法
梯度下降的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值，或者收敛到最小值。梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。
2023-09-14 20:32:04
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原创 pytorch——01线性模型
代码说明：1、函数forward()中，有一个变量w。这个变量最终的值是从for循环中传入的。2、for循环中，使用了np.arange。3、python中zip()函数的用法。训练模型：知道输出值是多少，能根据输出值跟模型值之间的差值进行调整。作业题目：实现线性模型（y=wx+b）并输出loss的3D图像。测试模型：不能看最终数据，用于测量模型的准确度。也可能把训练集分成训练集和开发集。
2023-09-14 19:54:05
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原创 Day06-数据容器之元组，字符串
定义元组字面量(元素，元素。。。。元素)#定义元组变量变量名称 = （元素，元素，。。。。元素）#定义空元组变量名称 = （） #方式1变量名称 = tuple() #方式2print(f"t1的类型是{type(t1)},内容是{t1}")#输出：t1的类型是<class 'tuple'>,内容是(1, 'tom', True)print(f"t1的类型是{type(t3)},内容是{t3}")#输出是：t3的类型是<class 'str'>,内容是hello。
2023-09-14 10:46:44
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原创 Day05-python数据容器
print(f"插入后新的列表是{my_list}")#输出插入后新的列表是['tom', 'hhh', 'biubiu', 'dasha', 'xuexiao']删除列表元素print(f"删除后新的列表是{my_list}")#输出删除后新的列表是['tom', 'hhh', 'biubiu', 'dasha']print(f"删除后的元素列表是{my_list}")#输出删除后的元素列表是['tom', 'yuqi', 'dasha', 'ppp']
2023-09-12 14:26:43
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原创 Day05- 函数
def 函数名（传入参数）：函数体return 返回值通过return的关键字，将结果返回给函数的调用者，变量收到后执行函数的结果print(m)#输出结果11函数体在遇到return后就结束了，后面的代码不会执行无返回值的函数，实际上就是返回了：None这个字面量，也就是返回了空的意思else:if not result:#进入if的result是None值print("未成年，你几把等死吧")#输出未成年，你几把等死吧。
2023-09-12 10:50:55
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原创 Day03 - 变量
变量名 赋值符号 变量值print(name)#变量名做了什么事情：接受了变量值1.变量名具有某种意义2.变量名只能由数字，字母，下划线组成，并且第一个字符不能是数字和下划线3.不能使用关键字，关键字：具有某种意义两种定义变量名的方式1.下划线是用来区分单词的2.nickHeight（不建议使用）Python中没有严格意义上的常量，但要记住，常量是约定俗成的。但是不好更改。变量名称：变量需要有一个唯一的名称来进行标识和引用。名称应具有描述性，能够清晰地表达变量所代表的含义。
2023-09-09 16:21:53
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原创 Day02 - 操作系统
皇帝妃子太监皇上找一个太监去向妃子传达自己的指令 计算机的世界中叫做 操作系统还有一种东西，帮我们内容保存到了硬盘之中操作系统帮我们解析了双击的指令。
2023-09-09 13:33:34
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空空如也
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