xinjieyuan的博客

深度学习中，对模型效果的影响。

1. 不提示候选开头输入以下即可%config Completer.use_jedi = False

https://www.cnblogs.com/maoerbao/p/13019276.html

sp.diags# inputs:[0.06896536 0.03290889 0.05405389 0.06451621 0.03508776 0.04255323 0.4 0.05714307 0.4 0.07407343 0.08610969 0.0253165 ]print(sp.diags(r_inv))# output: 对角矩阵，但是是稀疏的。 (0, 0) 0.06896536 (1, 1) 0.03290889 (2, 2) 0.0540.

前言torch中常见的一些矩阵乘法和元素乘积，说白了无非就是以下四种，为了避免忘了，做个笔记乘法符号 *torch.mul()torch.mmtorch.matmul1. 对比乘法符号*# shape=(2,5)node = tensor([[1, 1, 1, 0, 0], [1, 1, 1, 1, 1]])node_0 = node.unsqueeze(-1)'''tensor([[[1], [1], [1], [0]

前言通常，我们的代码中需要一些小函数可以提高我们的代码阅读，这里做点笔记。帮助函数1. 显示时间import timeimport mathdef asMinutes(s): m = math.floor(s / 60) # 地板取整 s -= m * 60 return '%dm %ds' % (m, s)def timeSince(since, percent): now = time.time() s = now - since es

简要三个函数都是扩展tensor维度存在的。1. expand()和expand_as()这两个函数放在一起说比较好。expand(*sizes) → Tensor关于size是一个

前言关于星号的探索来源于在很多的代码学习中，函数简写中，使用了如下的格式函数体(*被调用的函数名())这是因为在python中函数的返回是元组形式的，不是 sdxez

关心差别的可以直接看【3.不同点】前言在pytorch中转置用的函数就只有这两个transpose()permute()这两个函数都是交换维度的操作。有一些细微的区别1. 官方文档transpose()torch.transpose(input, dim0, dim1, out=None) → Tensor函数返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1参数:...

可以直接看3.例子，就明显1和2说的啥了在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是：stack()cat()他们的区别参考这个链接区别，但是本文主要说cat()。前言该函数总的来说和python内置函数cat()函数没有区别。1. cat()官方解释----torch.cat(inputs, dim=0) → Tensor函数目的： 在给定维度上对输入的张量序列se...

在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是：stack()cat()他们的区别参考这个链接区别，但是本文主要说stack()。前言该函数是经常出现在自然语言处理（NLP）和图像卷积神经网络(CV)中的基础函数，用来拼接序列化的张量而存在的，相对于cat()，因为stack更容易想到栈内存，该函数更加让初学者觉得陌生。通常stack为了保留–[序列(先后)信息] 和 [张量...

这个函数是在求欧氏距离时候发现的，贴出自己使用时候的测试，特点：power(A,B),是求A的B次方，注意事项：1.A、B都是数字时候，就是求A的B次方In [83]: a , b = 3 ,4 In [84]: np.power(a,b) ...

一般来说，阻拦安装我们安装cpu版本的pytorch只有一个原因那就是网络极差，安装超久。下文是不受此影响的安装方法。前提你安装了Anaconda即可。1. 更改anaconda的安装源# 添加三个源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/conda c...

tensorflow和numpy对应的版本目前我摸索出来的就就有tensorflownumpy1.141.16.01.121.15.4

我们知道：命令格式pip的下载更新命令是.：非常重要pip install/update/upgrade [可选命令] 源位置 包文件名[==版本，默认最新]解释install/update/upgrade:选择下载还是更新还是【包括周围依赖包一起更新】。前面两个都是针对本包的动作，而upgrada就没那么简单了，举例说明注：upgrade禁术，少用$ pip upgrade ...

ubuntu的N卡深度学习全套安装全套安装装系统加快你的系统安装anaconda解决源问题安装虚拟环境和优化jupyter界面安装显卡驱动安装cuda和cudnn安装pycharm功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必...

mask函数生成的具体内部细节方法tf.sign()等价于numpy.sign,除了NaN.sign( x, #　一个tensor或者sparseTensor name=None # 可选)返回数字符号的元素指示如果x < 0,则有 y = sign(x) = -1；如果x == 0,则有 0 或者tf.is_nan(x)；如果x > 0,则有1....

众所周知我们使用pip安装包的时候确实慢，因此改成国内即可；比如要安装tensorflow-gpu 1.14.0的版本输入如下命令可以加速pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade tensorflow-gpu==1.14.0而其中的：https://pypi.tuna.tsinghua.edu....

常见的矩阵操作和类型总结我们给定的数据功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入总结无论是tensorflo...

这个函数挺有用的，主要是用于将序列中的元素按照指定的字符进行连接而生成一个新的字符串。划重点如下：序列中元素指定的字符新的字符串常规先看看常规的一些常识语法str.join(seq)参数...

激活我们anaconda的虚拟环境后，我们安装TensorFlow：pip install tensorFlow但是在jupyter notebook或者输入ipython命令后的命令行中出现以下报错，如import tensorflow as tferror: no 'tensorflow' moudle原因很简单，需要一个插件在虚拟环境下，输入命令cond...

先准备测试数据，如下上面都是准备数据，下面才是一步步的告诉你怎么生成我们要的数据

a = [[1,2,3,4],[2,3,4,5],[5,6,7,8]]b = np.array([[1,2,3,4],[2,3,4,5],[5,6,7,8]]) 上面就是我要举例子的数据对象 ------下面还有原因解释，有进阶追求的可看，入门者可不看。1.关于 [:j] 或者 [:i]：这是切片操作，在下标 i 或者 j 之前的元素都保留,适用于Python中的list(也...

函数功能：按照各个方向复制。先介绍特性在介绍使用方法特性之一：对于列表和数组，使用该方法后都会变成数组；对于矩阵，属性不变还是矩阵；如下import numpy as npfrom numpy import *#一个是列表，一个是数组,一个是矩阵a = [[1,2,3],[4,5,6]]b = array([[1,2,3],[4,5,6]])c = mat([[1,2,3...

一.首先下载pycharm官网链接：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/previous.html随便选一个下载，我这里选的是2018.3,6顺手解压然后移动到/opt/下，因为opt是默认的下载软件的文件夹，而且在根目录下，适合任何使用者，非常方便sudo mv pycharm-2018.3.7 /o...

我们知道anaconda是一个非常好的包管理器以及虚拟环境分割器，但是有时候大面积的工程开发还是需要使用到pycharm。那么如何让我们的pycharm使用anaconda的虚拟环境中的按转包呢。这里举例是我有一个虚拟环境名字叫event，里面有一个TensorFlow-gpu.1.8.0的版本1.首先运行pycharm，点击File打开setting,2.打开后如下，Proj...

啥也别说了，用codecs.open()就完事了写贴原因因为接触Python时候已经是Python3.x的年代了，用的文件操作最多的就是with open() as file_:这一段话，但是在自然语言处理过程中每次都出现报错，一般都是写入时候或者读取时候说编码错误。大多数时候处理方法是转码，也就是input --- encode --- unicode --- output这样是有问...

这个模块在论文开源代码中看到很多，一般都是知道什么意思就可以了，但是偶尔在发论文时候整合自己的project时候，需要整洁美观性用到这个，就又要百度，很麻烦，自己写一个笔记。总argparse这个模块主要是在大家熟悉的黑框框 中也就是命令行中解析命令行参数，也可以在.py文件中互相调用使用的。基本使用方法这个大家都知道，四步即可@ 主要函数# 调用包 -- 不解释这个了1：impor...

先说list重要特性：1.List内部元素是可以不相同的：可以一部分放tuple、一部分放int、一部分放自定义类型2.可遍历：就是for循环啦3.dynamic扩容：随便添加元素，自动扩容4.自动扩容但是有作为不随便的原则：有0和len(size)5.垃圾自动回收这些特性，第二点到第五点你要么记在骨子里，第一点在存储元素时候记得就好了我们的两个方法都是基于第一点特性而存在的。1....

jupyter notebook 更改操作目录安装主题库查看哪些可以使用设置参数目录jupyter notebook原版主题纯白色，好看简洁，但是亮瞎。记录一下常用的更该操作。安装主题库命令pip install jupyterthemes如果太慢，使用如下命令# 豆瓣源pip install -i https://pypi.doubanio.com/simple/ jupyte...

很多人傻傻分不清，部分人以为None是空，写[None]和[]是一样的含义有少部分人知道None是和[]不一样的，None也是数据但是还是不知道为什么在python数据处理中用[None]和[]分别占位，我们这里举例子表达首先：[None]代表的是“空”的list；[]代表的是“空”的数据。一个是list一个是普通的占位，含义是不一样的，举例如下# 声明In [2]: a = ...