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RSS订阅原创 从零开始实现Softmax回归
"""在n个变量上累加"""这个累加器的作用是同时对预测的数量和预测的总数量进行累加求和，得到最终大小。"""训练模型一个迭代周期"""# 如果网络是PyTorch模块（而非手动实现），设置为训练模式# 创建累加器记录：总损失、正确预测数、样本总数metric = Accumlator(3) # 注意：这里应为 Accumulator，存在拼写错误# 遍历训练数据集的每个batch# 前向计算：通过神经网络获得预测值# 计算损失值（单个batch）
2025-03-20 15:36:21
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原创 用pytorch读取一个多分类的数据集
这个函数的具体用法是：将两个可迭代对象 (axes和imgs按顺序配对，返回一个元组迭代器。例如：若和，则会生成：。**为zip生成的每个元组添加一个索引i。例如：对enumeratei：当前迭代的索引（从 0 开始）。(ax, img)：从zip中解包出的子图对象和对应的图像数据。
2025-03-18 01:06:15
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原创 pytoch学习笔记第一期
output:如果两张量的维度相同，那么即使行列不相等也能进行加减操作，即nupmyz中的广播机制这时候会把，比如这里都是3行2列。特别注意，这种机制使用条件苛刻，不是所有情况都能用！！不能广播，有特定要求：如果两个数组在某个维度上的大小不同且都不为1，则会引发错误。
2025-03-11 18:37:05
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原创 机器学习中的Python笔记
del是删除函数，del：它只是解除引用。实际内存回收由垃圾回收机制（基于引用计数）自动处理。：如果其他变量仍引用该对象，对象不会被回收。
2025-02-25 15:15:37
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原创 博客摘录「 【Python】推导式（列表推导式、元组推导式、字典推导式、集合推导式）详解」2025年2月18日
遍历后原生成器对象将不复存在，这就是遍历后转换原生成器对象却得到空元组的原因。(表达式 for 迭代变量 in 可迭代对象 [if 条件表达式] )）的形式，则证明此推导式是字典推导式；反之，则是集合推导式。方法遍历生成器对象，即代码中第一行表达式。如果表达式以键值对（
2025-02-18 23:06:31
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空空如也
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