ZP_icenow的博客

numpy是一个高性能的科学计算和数据分析基础包，在现在的数据分析领域有很多应用跟着飞桨学习深度学习实战过程中涉及很多numpy的知识，整理学习笔记打卡记录numpy的使用1 多维数组1.1 创建多维数组常用的创建方法是使用numpy中的array方法import numpy as npa=np.array([1,2,3])在这里首先进行正常的导入包，使用as重命名为np，方便调用 随后使用array方法，传入了一个列表，创建一个一维数组【1，2，3】赋值给变量a &nbs.

转载自未雨愁眸https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9421836.html1. 简介字典D∈RN×K（其中K>N），共有k个原子，x∈RN×1在字典D下的表示为w，则获取较为稀疏的w的稀疏逼近问题如下表示：wopt=argminw∥w∥p+γ∥x−Dw∥22p∈{0,1}γ越大，得到的解越稠密（dense）。...

1. torch和torchvision这两个都是putorch中常用的包，之前已经使用了很多torch的内容，下面我们介绍一下torchvisiontorchvision包的朱要功能是实现数据的处理，导入和预览等，所以对于计算机视觉的相关处理非常方便import torchfrom torchvision import datasets,transformsfrom torch.aut...

1.torch.nn上一篇中我们使用到了variable时，创建的类继承的就是nn中的module，torch.nn包提供了很多神经网络中具体功能相关的类，下面我们使用nn来简化之前的代码刚开始的参数定义变化不大import torchfrom torch.autograd import Variablebatch_n=100input_data=1000hidden_layer=1...

上一篇笔记中搭建了一个简单的神经网络模型，前向学习和反向传播都是使用简单的计算，但是随着模型网络的复杂，反向梯度会变得不容易直接计算，因此引入pytorch中的自动梯度降低代码复杂度1. autograd和variabletorch.autograd包主要功能是完成网络反向传播时的链式求导过程大致为：先通过输入的tensor数据类型的变量在神经网络的前向传播中生成一张计算图，然后再根据这个计...

pytorch是facebook在深度学习框架torch基础上使用python重写的深度学习框架安装pytorch便捷方法是登录官网（https://pytorch.org/get-started/locally/）选择匹配的版本进行下载1. pytorch中的tensortensor意为张量，即区别于标量的多维数据1.1 tensor的数据类型和numpy差不多，tensor中的数...

Matplotlib是python的绘图库，用来数据可视化或者结果分析都具有很大的帮助一、matplotlib安装如果在anaconda环境下可以直接用conda install matplotlib的命令安装；普通的pip环境可以通过pip install matplotlib进行安装安装之后输入python进入py环境后执行import matplotlib命令，如果没有报错，恭喜...