参考链接： 卷积神经网络在mnist数据集上的应用 Python 本文将为尽可能多的代码作注释，用PyTorch实现对手写数字数据集MNIST的分类，我也是一个PyTorch的初学者，如果你也是一个刚学...GPU，跑这个特别慢，我就跑3个epoch意思一下，大概需要两个小时左右，做好心理准备 ######################## 数据读取 ########################...(), #ToTensor()把图片转换成张量形式Tensor,在转化的过程中自动把图片标准化了，也就是说Tensor的范围是0~1， transforms.Normalize([0.5]...，他得到的是 数据对应的编号 i， 和 数据data img,label=data if torch.cuda.is_available(): img...1，不同则会为0 #print (p) #d1 = p.sum() #将所有的值相加，得到的仍是tensor类别的int值 #print (d1) #d2 = d1.item() #转成python数字
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一:新建CUDA项目流程(VS2013下) 1.新建项目(file->New->Project) 2.在项目列表中可以看见NVIDIA的CUDA项目(前提是你安装了CUDA) 选择项目,添加一些必要的信息...第三阶段(对核函数传递参数) 代码: 结果: 显而易见,上面那段代码是完成的两个整数相加的操作.但是两个整数相加是在GPU上面完成的.这里也开始真正进入了比较烧脑的阶段了....然后就是调用自己定义的核函数(设备函数)add来求和,这里要注意核函数的定义方式.在核函数add的函数体中,c能够解引用*c是因为c本身传入的就是一个设备指针.设备指针能够在设备代码中读写解引用.函数的作用也就是得到的结果放入设备地址开辟的内存中...然后c中的内容就是得到的结果了.只是这个结果有点曲折.(先开辟显存,计算出结果放在显存里面,把结果从显存复制到主机内存) 用cudaFree()函数释放设备的地址.
如果输入的为int64的numpy，得到LongTensor类型： ? 如果把int32的数组转换为LongTensor，则会出错： ? 如果把int64的数组转换为LongTensor，正常： ?...我以为显卡除了问题，最后在pytoch#1204中发现一个人的标签中出现-1，发生了类似的错误： ? 而我的标签为1~10，最后把标签定义为1~9，解决这个问题。^_^!...也就是在定义时并没有把weight参数传入gpu中，在调用网络进行计算时，如果传入的数据为GPU数据，则会出现：tensors are on different GPUs 错误，因此使用torch.nn.Module.cuda...可以把定义的网络参数传入gpu中。...在NOTE3中的代码后面增加如下（更新权重参数）： ? 其运行结果为： ? 可见使用optimizer.step()实现了网络权重的更新。
在我们理解机器学习之前，让我们先来谈谈为什么需要机器学习，以及我们为什么要关心它? 如果我让你写一个两个数字相加的程序，你可能会写它，但是如果我让你用同一个程序做乘法呢? 它还可以工作吗?...是的 这就是机器学习的用武之地，不需要用硬编码的规则编写程序，让系统理解逻辑并产生期望的结果。 因此证明。 现在让我们谈谈怎么样?? 下面的图片解释清楚 因此，我们给出的不是程序/逻辑，而是输出。...例如，两个数字相加，对于传统的编程，我们给出数据和逻辑，a=2, b=3，然后我们得到答案5。 对于机器学习我们给出a=2 b=3输出= 5所以系统理解它，为什么2,3等于5 ?...加法任务的数据如下。 最后我们问，5,6的结果是什么 我们得到的输出是11(实际上可能是10。989或11。01等等。取决于我们提供的数据)。 "数据越多，结果越好" 那么什么是机器学习呢?...在下一篇文章中，我想谈谈不同类型的机器学习(什么，如何，为什么) 再见!
LeetCode01两数之和 题目描述： 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。...本题主要有暴力和哈希两种方法： 法一：暴力法 把所有两两配对的问题全部遍历出来，知道找到满足题意得结果为止，时间复杂度O(n2) ?...如果遇到两个同元素就错误了,能不能又正确再简单一点？ 答案是可以的，其实我们不需要用hash存储所有，边走边存即可。为什么我们可以这么考虑？...其中，它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的，并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。 如果，我们将这两个数相加起来，则会返回一个新的链表来表示它们的和。...通过代码第一次比较啰嗦的写法： 当然，如果你遍历链表把各个数字取出来，使用字符串、数字转换然后相加得到一个数字，最后在转成字符串、链表的理论可以，可以自行实现。
在计数的过程中，当某一位满 2 时，就需要向它临近的高位进一，即逢二进一； 八进制和十六进制同理。 那么，为什么计算机要使用二进制数制，而不是人类更熟悉的十进制呢？...机器数才是数字在计算机中的二进制表示。 例如在前面的数字中， +1110 是真值，而 0000, 1110 是机器数。...，而包含负数的加法运算的结果却是错误的，会出现 -14 - 1 = 15 和 14 - 1 = -15 这种错误结果。...所以，带负数的加法运算就不能使用常规的按位加法运算了，需要做特殊处理： 两个正数相加： 直接做按位加法。 两个负数相加： 1、用较大的绝对值 + 较小的绝对值（加法运算）； 2、最终结果的符号为负。...和 -1110 转换得到的 0000, 1110 和 1000, 1110 就是原码表示法，所以原码在进行数字运算时会存在前文提到的效率问题； 2、反码： 反码一般认为是原码和补码转换的中间过渡； 3、
由于我们初始化权重值的时候一般从标准正态分布中采样，所以权重w的绝对值通常小于1，因此我们可以得到： 在深度网络中，为了计算初始层的梯度，我们会累乘多个 再由于公式 最终计算结果将会呈指数级变小，这也就是梯度丢失产生的原因...右图的目的就是为了降低参数的数目：第一个1x1的卷积把256维channel降到64维，然后在最后通过1x1卷积恢复。...然而不使用bottleneck的话就是两个3x3x256的卷积，参数数目: 3x3x256x256x2 = 1179648，差了16.94倍。 对于常规ResNet，可以用于34层或者更少的网络中。...install tensorflow-gpu=1.7 为什么解决方案1可行 我最开始有疑惑，安装tensorflow-gpu要求事先安装好相应版本的cudatoolkit和cudnn。...正是因为虚拟机预先安装的cuda和cudnn版本不高，我才只能安装低版本的tf。
各位观众点进标题看文章的时候，我已经准备打包行李去UC报道啦~ 冷笑话结束，嗯，说正事。 请大家思考一下在 python 控制台输入 0.1 + 0.2 == 0.3 ，返回的结果是什么？...没错 ，不管是在 Python，还是 C++、Java、JavaScript 等其他语言中，都是 False。 为什么会出现这样的结果？...具体做法是：用2乘十进制小数，可以得到积，将积的整数部分取出，再用2乘余下的小数 部分，又得到一个积，再将积的整数部分取出，如此进行，直到积中的小数部分为零，或者达到所要求的精度为止。...所以当两个存在误差的数相加，其结果也必定会出现误差，这就解释了在计算机中为什么 0.1 + 0.2 不等于 0.3。...避免在同一个表达式中使用相差太大或太小的数值。将很小的数值和很大数值相加，小的数值很可能被当作 0。
在上一篇中，使用了全连接网络进行手写数字识别的分类。 准确率为97% 本次，将采用卷积神经网络的方法，提升准确率。 目录 1、什么是卷积？...具体过程如下图所示： 2、对RGB图像进行卷积 对一副图像而言，存在RGB三个通道，因此需要三个卷积核，每个卷积核分别对每个通道做卷积，最后把三个通道的卷积结果相加，形成一个矩阵。...3、对N个通道的图像进行卷积 由于卷积核是对每个通道的图像进行卷积运算，因此n个通道必须对应n个卷积核，最后将卷积结果相加到一个通道，所以输出通道数为1。...在程序中，添加stride参数即可 6、池化(Pooling)的概念 池化也叫下采样（这里看到有人说这两个概念不完全等价，不过作为初学者，暂且将其理解为同一个事物） 下采样的“下”即让图像维度向下...320是通过手动计算出来的，在程序中，改成-1，计算机会自动帮我们计算这个数值。
打开你的 Python，输入「0.1+0.2=」，结果是多少？0.30000000000000004 对不对？为什么结果不是 0.3？本文作者给出了详细的解释。...但是，在光怪陆离的计算世界中，运算方式却大相径庭。 我最近开始用 JavaScript 进行编码，在阅读数据类型时，我注意到 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的奇怪行为。...我向 Stack Overflow 寻求帮助，在上面找到了一些有用的帖子。如下图所示： ? Stack Overflow 界面图像。 经过大量的研究和数学运算后，我得出结论，这不是错误。...这是数学运算中的浮点运算。让我们进一步了解内在机制。 问题描述： 为什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004？...这里，11 代表我们要使用的 64 位表示的指数位数，-4 代表科学计数中的指数。 所以最终数字 0.1 的表示形式是： ? 同理，0.2 表示为： ? 将两个数相加，得到： ?
开你的 Python，输入「0.1+0.2=」，结果是多少？0.30000000000000004 对不对？为什么结果不是 0.3？本文作者给出了详细的解释。...但是，在光怪陆离的计算世界中，运算方式却大相径庭。 我最近开始用 JavaScript 进行编码，在阅读数据类型时，我注意到 0.1 + 0.2 不等于 0.3 的奇怪行为。...我向 Stack Overflow 寻求帮助，在上面找到了一些有用的帖子。如下图所示： ? Stack Overflow 界面图像。 经过大量的研究和数学运算后，我得出结论，这不是错误。...这是数学运算中的浮点运算。让我们进一步了解内在机制。 问题描述：为什么 0.1 + 0.2 = 0.30000000000000004？...这里，11 代表我们要使用的 64 位表示的指数位数，-4 代表科学计数中的指数。 所以最终数字 0.1 的表示形式是： ? 同理，0.2 表示为： ? 将两个数相加，得到： ?
什么是进制，进制的本质又是什么，为什么在计算的时候都会把十进制作为中间转换，其实这样的思维完全是错误的，进制的本质并不是我们熟悉的十进制。...进制的本质 进制的本质就是查表，与各种的转换没有任何关系，并不是说计算八进制，就把它转为十进制计算后再转回八进制，这种思想本来就是错误的，进制的本质就是写表和查表，我们之所以对十进制的特别熟悉，就是因为我们把十进制相关的表记住了...w=310&h=150&f=png&s=1955] 看图，当前数字为02，需要往后走一位，按照前面0、1、2的顺序来看，接下来，2应该往后走一位，但是后面没有数字了，就需要返回开始的数字重新来一遍，此时应该把这一轮结束的标志记录到前面...，两个5相加，查表的13，加上刚刚进位的1，通过查表可知结果为14，所以倒数第二位结果为4，1向前进位；4和3相加，查表得10，进位得11，结果为1，1向前进位；3和4相加，查表得10，进位得11，结果为...除法也是同样的方法。 变异的三进制运算 前面已经把正常情况下的进制转换和运算说清楚了，但为什么前面一直说它们是正常的，因为那些符合我们平常的运算概念，但是谁又规定三进制必须是0、1、2，我要是选!
十进制转化为二进制 假设我们将十进制数120转化为二进制数 得出的结果为1111000 进行转化的方法就是：这个数字%2，得到的余数写在一边，直到最后被除数为0时，再将数字从下往上抄上，这个数字即为十进制数字的二进制数...（在不足三个的前面添0使其补足三个更容易理解） 八进制转化为二进制 就是将每一位拆开，把每一位数字转化为其对应的二进制数字，最后抄在一起就可以了，即二进制转化为八进制的逆过程 二进制转化为十六进制 二进制转化为十六进制与转化为二进制转化为八进制大同小异...，存储在计算机中的数据是补码 三种表⽰⽅法均有符号位和数值位两部分，2进制序列中，最⾼位的1位是被当做符号位（0表示正，1表示负），剩余的都是数值位。...不存在>>-1等价于的说法 3、补码储存数据的原因 最后我们来说一下为什么计算机中要用补码来储存数据 计算机是一种只会加法的“笨蛋机器”，1-1=1+（-1），将减法转化为加法才能计算，若使用原码储存...两者相加为2，很显然是错误的 若是我们用补码进行计算 相加结果是33bit大小的，int只取32bit，把最左边的1给丢掉了 当然这个相加结果也是补码，最后要转化成原码，当然原码的结果是
这个操作是将out和residual相加，然后将结果赋值给out变量。在这个过程中原来out变量指向的那个张量并没有被修改。...那么问题来了，为什么PyTorch官方的实现中，使用+=的写法没有问题，而我自己代码中这样写就有问题了呢？...当然，如果有人遇到这个错误了，第一要检查的是你是不是使用to()或者cuda()方法将模型搬运到GPU上去了。 我的代码已经使用to()将模型复制到GPU上去了，为什么还会有这个问题呢？...通过两天的调试，我发现我的模型大部分参数是位于GPU上的，而模型中的一些层却在CPU上，所以导致了这个问题。 注：在调试程序的时候怎么查看模型是否在GPU上呢？...使用如下函数可以进行测试：next(model.parameters()).is_cuda 我后来发现，是我在设计ResNet的时候使用了list存储我的残差层导致的。
分布 numpy.random.beta (alpha, alpha)，相加时两张图对应的每个像素值直接相加，即 将第 1 步中得到的混合张量 inputs 传递给 model 得到输出张量...outpus，随后计算损失函数时，我们针对两个图片的标签分别计算损失函数，然后按照比例 进行损失函数的加权求和，即 不同的 值得到的结果 ?...代码示例 一份简单的代码实现如下： https://github.com/facebookresearch/mixup-cifar10/blob/master/train.py 这里相当于把输入打乱后的输入进行权重相加...在大部分任务中均有提升 ? 基于 CutMix 的预训练模型可以在 Pascal VOC 上实现性能提升，但它并不是专门为目标检测器设计的。...核心就是对 label 进行 soft 操作，不要给 0 或者 1 的标签，而是有一个偏移，相当于在原 label 上增加噪声，让模型的预测值不要过度集中于概率较高的类别，把一些概率放在概率较低的类别。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 这句代码是自动生成的，在代码的第一句，那么你理解这个 意思吗？ 下面，着重说一下AutoEventWireup。...事件中给Textbox1和Textbox2都赋值了，下面我们运行一下： 根据我们设定的结果出现了，现在我们把AutoEventWireup的值设为False看看 其他代码全不变，运行结果： 思考1，...咱们现在把AutoEventWireup的值改为True，其他代码不变，相加一个试试，运行结果： 输入8+8点击求和，可以看到如下页面： 不论输入多少次结果总是1+2=3。...思考2，为什么相加结果不变？如何修改可以得到我们想要的结果？ 现在我们就回答以上的两个问题。...在浏览器中查看网页源码能够找到如下代码： 综上，当我们需要赋初始值时，AutoEventWireup这个属性一定要注意，否则很容易犯错误。 个人理解，如有错误，敬请指正！
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...对于上例中的各个线程的ID算法就更加复杂了，详细的计算规则可以见《CUDA（10）之深入理解threadIdx》。 为什么cuda的线程要设计的这么复杂？...比如我们把问题的维度降低，看看一个Grid只有一个Block，一个Block中N*N个线程，计算两个N*N矩阵相加的例子 // Kernel definition __global__ void MatAdd...而CPU却要串行处理每个元的计算（不考虑CPU中向量计算单元）。 那矩阵相加的什么特性让其成为一个经典的案例呢？那就是“可并行性”！...我们把上面矩阵相加的例子加以改造 // Device code __global__ void VecAdd(float* A, float* B, float* C, int N) { int
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 校验和思路 首先，IP、ICMP、UDP和TCP报文头都有检验和字段，大小都是16bit，算法基本上也是一样的。 在发送数据时，为了计算数据包的检验和。...应该按如下步骤： 1、把校验和字段设置为0； 2、把需要校验的数据看成以16位为单位的数字组成，依次进行二进制反码求和； 3、把得到的结果存入校验和字段中 在接收数据时，计算数据包的检验和相对简单...，按如下步骤： 1、把首部看成以16位为单位的数字组成，依次进行二进制反码求和，包括校验和字段； 2、检查计算出的校验和的结果是否为0； 3、如果等于0，说明被整除，校验和正确。...特点：关于二进制反码循环移位求和运算需要说明的一点是，先取反后相加与先相加后取反，得到的结果是一样的。...这个问题你可以自己举个例子，用反码求和时，交换16位数的字节顺序，得到的结果相同，只是字节顺序相应地也交换了；而如果使用原码或者补码求和，得到的结果可能就不同。
在LLM中，x一般是一个句子，如“帮我计算23+20的结果”，y一般是：“等于43”。 基于上面的方程，如果追加一个要求，希望a=1,b=1,x=3的时候y=10呢？...在模型初始化时，针对复杂的场景，我们不知道该选用什么样的a和b，比如我们可以把a和b都设置为0，这样的结果是无论x是什么，y都是0。这样显然是不符合要求的。...深度学习的基本思想就是把一个文字转换为多个小数构成的向量 把这个矩阵在模型内部经过一系列复杂的计算后，最后会得到一个向量，这个向量的小数个数和字典的字数相同。...tensor和tensor的操作（比如相乘、相加等）只能在两个tensor在同一个设备上才能进行。要不然tensor都被存放在同一个显卡上，要不然都放在cpu上。...之后把这些相关程度放在一起计算各自占比，再用占比比例分别乘以对应文字的Tensor并相加起来，得到了一个新的Tensor（这个Tensor是之前所有Tensor的概率混合，可以理解为对句子所有文字的抽象
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