在这篇博文中，我们将探讨线性回归的概念以及如何使用 PyTorch 实现它。回归是一种基本的统计建模技术，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。...我们将使用 PyTorch（一种流行的深度学习框架）来开发和训练线性回归模型。...它提供了一系列张量运算、自动微分和优化算法的功能。 PyTorch 的动态计算图可以轻松定义和修改复杂的神经网络架构。...PyTorch 中nn.Module类的子类实现的。...PyTorch 的灵活性和广泛的功能使其成为开发和训练各种机器学习模型的强大工具。
基于Pytorch的MLP实现 目标 使用pytorch构建MLP网络 训练集使用MNIST数据集 使用GPU加速运算 要求准确率能达到92%以上 保存模型 实现 数据集：MNIST数据集的载入 MNIST...数据集是一种常用的数据集，为28*28的手写数字训练集，label使用独热码，在pytorch中，可以使用torchvision.datasets.MNIST()和torch.utils.data.DataLoader...accuarcy_list.append(AccuarcyCompute(outputs,labels)) print(sum(accuarcy_list) / len(accuarcy_list)) 0.936700002551 问题记录...Variable转numpy的问题 Variable目前没查到转为numpy的方法，考虑Variable中的数据保存在一个torch.Tensor中，该Tensor为Variable.data，直接将其转为...numpy即可 GPU产生的转换问题 GPU上的Tensor不能直接转换为numpy，需要一个在CPU上的副本，因此可以先使用Variable.cpu()创建CPU副本，再使用Variable.data.numpy
本文介绍一下如何使用PyTorch复现TextRNN，实现预测一句话的下一个词 参考这篇论文Finding Structure in Time(1990)，如果你对RNN有一定的了解，实际上不用看，仔细看我代码如何实现即可...如果你对RNN不太了解，请仔细阅读我这篇文章RNN Layer，结合PyTorch讲的很详细 现在问题的背景是，我有n句话，每句话都由且仅由3个单词组成。...Data.TensorDataset(input_batch, target_batch) loader = Data.DataLoader(dataset, batch_size, True) 以上的代码我想大家应该都没有问题...而PyTorch中nn.RNN()要求将batch_size放在第二个维度上，所以需要使用x.transpose(0, 1)将输入数据的第一个维度和第二个维度互换 然后是rnn的输出，rnn会返回两个结果...这里简单说就是，out指的是下图的红框框起来的所有值；hidden指的是下图蓝框框起来的所有值。我们需要的是最后时刻的最后一层输出，即$Y_3$的值，所以使用out=out[-1]将其获取 ?
本文主要首先介绍一篇年代久远但意义重大的论文A Neural Probabilistic Language Model(2003)，然后给出PyTorch实现 A Neural Probabilistic...，即预料库中去重后的单词个数 m：词向量的维度，一般是50到200 H：隐藏层的weight d：隐藏层的bias U：输出层的weight b：输出层的bias W：输入层到输出层的weight h：...tanh(d+X*H) 输出层共有|V|个节点，每个节点y_i表示预测下一个单词i的概率，y的计算公式为y=b+X*W+hidden_{out}*U 代码实现（PyTorch） # code by Tae...In this task n_step=2 n_hidden = 2 # h in paper m = 2 # m in paper, word embedding dim 由于PyTorch中输入数据是以...，下面参考文献给出了链接，代码本身写的没有问题，但是其中有一行注释有问题，就是X=X.view(-1, n_step*m)后面的注释，我很确信我写的是正确的。
本文主要介绍一篇将CNN应用到NLP领域的一篇论文 Convolutional Neural Networks for Sentence Classification，然后给出 PyTorch 实现 论文比较短...下图的feature map是将一句话中的各个词通过WordEmbedding得到的，feature map的宽为embedding的维度，长为一句话的单词数量。...有意思的是，卷积核的宽可以认为是n-gram，比方说下图卷积核宽为2，所以同时考虑了"wait"和"for"两个单词的词向量，因此可以认为该卷积是一个类似于bigram的模型 ?...代码实现（PyTorch版） 源码来自于 nlp-tutorial，我在其基础上进行了修改（原本的代码感觉有很多问题） ''' code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode...[batch_size, 1, 3, 2]的输入数据通过nn.Conv2d(1, 3, (2, 2))的卷积之后，得到的就是[batch_size, 3, 2, 1]的数据，由于经过ReLU激活函数是不改变维度的
之前的文章叙述了AutoEncoder的原理，这篇文章主要侧重于用PyTorch实现AutoEncoder AutoEncoder 其实AutoEncoder就是非常简单的DNN。...在encoder中神经元随着层数的增加逐渐变少，也就是降维的过程。...，普通的AutoEncoder还是差了一点，可以看到很多图片已经看不清具体代表的数字了 ?...$h$要分成两半儿，利用h.chunk(num, dim)实现，num表示要分成几块，dim值表示在什么维度上进行。...然后随机采样出标准正态分布的数据，用$\mu$和$\sigma$对其进行变换。这里的kld指的是KL Divergence，它是Loss的一部分，其计算过程如下： ?
1.必要的 PyTorch 背景 PyTorch 是一个建立在 Torch 库之上的 Python 包，旨在加速深度学习应用。...PyTorch 提供一种类似 NumPy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它可以利用 GPU 来加速训练。 1.1 PyTorch 张量 PyTorch 的关键数据结构是张量，即多维数组。...NumPy PyTorch 并不是 NumPy 的简单替代品，但它实现了很多 NumPy 功能。其中有一个不便之处是其命名规则，有时候它和 NumPy 的命名方法相当不同。...PyTorch 允许通过代码构建计算图来构建网络模型；之后 PyTorch 会简化估计模型权重的流程，例如通过自动计算梯度的方式。...首先，打印出该模型的信息。打印函数显示所有层（如 Dropout 被实现为一个单独的层）及其名称和参数。同样有一个迭代器在模型中所有已命名模块之间运行。
本文主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现BERT。...，我希望读者能更关注模型实现的部分 ''' code by Tae Hwan Jung(Jeff Jung) @graykode, modify by wmathor Reference : https...30个token组成，不够的补PAD（这里我实现的方式比较粗暴，直接固定所有batch中的所有句子都为30） max_pred表示最多需要预测多少个单词，即BERT中的完形填空任务 n_layers表示...模型构建 模型结构主要采用了Transformer的Encoder，所以这里我不再多赘述，可以直接看我的这篇文章Transformer的PyTorch实现，以及B站视频讲解 def get_attn_pad_mask...这个函数实际上实现了以下的功能 out = torch.gather(input, dim, index) # out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] #
本文在做学术论文中，正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索，整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。...plotrix包 利用gap.barplot()进进行绘制，将gap参数设置为90，420进行y轴截断，可加入参数axis.break()对截断形状进行修改。...下面两第一个图是未加axis.break()的结果，第二幅是加了该参数的结果。...= "height", main="test image") ## ylim -282.7 231 axis.break(2,90,breakcol="snow",style="gap")##去掉中间的那两道横线...首先随机构造一个数据，，我们想把y为7~17的数数据进行截断。思路是：构造一列：type，把小于7的命名为“samll”，大于17的命名为“big”，然后利用facet效果构建图。
问题： 目录下共 2W+ 个小文件： $ find ....，这个参数是 ARG_MAX ，在正式环境上是 131072 (bytes) ： $ getconf ARG_MAX 131072 凡是超过 131072 bytes 长度的参数都会被截断...所以我猜想，第二批参数列表产生的压缩包把第一批参数列表产生的压缩包覆盖掉了，第三批又把第二批覆盖掉了。。。实际上只有最后一次传进来的参数被打进了压缩包中。.../$BID.tar # 用xargs追加进去所有的文件，这次不用怕被截断了~ find . -name "${BID}_*" | xargs tar uf ..../$BID.tar.gz "$BID"_* fi 其实 xargs 这些用法的区别有些类似于 http 协议中 " 幂等 " 的概念， tar cf 这种命令是不 " 幂等 " 的， rm 这类的命令则是
https://github.com/benedekrozemberczki/MixHop-and-N-GCN 最近的方法通过近似图拉普拉斯算子的特征基，将来自欧几里德域的卷积层概括为图结构数据。...在这项工作中，提出了一个新的图形卷积层，它混合了邻接矩阵的多个幂，允许它学习delta运算符。层显示与GCN相同的内存占用和计算复杂性。...在合成图数据集和几个真实世界的引文图上说明了提出的图层的强度， 该存储库提供了MixHop和N-GCN的PyTorch实现，如文件中所述： https://arxiv.org/pdf/1905.00067....pdf http://sami.haija.org/papers/high-order-gc-layer.pdf 要求 代码库在Python 3.5.2中实现。...用于开发的软件包版本如下。 数据集 代码获取csv文件中图形的边缘列表。每行表示由逗号分隔的两个节点之间的边。第一行是标题。节点应从0开始编制索引。目录中Cora包含 示例图表input/。
文本主要介绍一下如何使用 PyTorch 复现 Transformer，实现简单的机器翻译任务。...数据预处理 这里我并没有用什么大型的数据集，而是手动输入了两对德语→英语的句子，还有每个字的索引也是我手动硬编码上去的，主要是为了降低代码阅读难度，我希望读者能更关注模型实现的部分 # S: Symbol...字嵌入&位置嵌入的维度，这俩值是相同的，因此用一个变量就行了 FeedForward层隐藏神经元个数 Q、K、V向量的维度，其中Q与K的维度必须相等，V的维度没有限制，不过为了方便起见，我都设为64...，通过Q和K计算出scores，然后将scores和V相乘，得到每个单词的context vector 第一步是将Q和K的转置相乘没什么好说的，相乘之后得到的scores还不能立刻进行softmax，需要和...ignore_index=0，因为"pad"这个单词的索引为0，这样设置以后，就不会计算"pad"的损失（因为本来"pad"也没有意义，不需要计算），关于这个参数更详细的说明，可以看我这篇文章的最下面，
本文在做学术论文中，正好想做一下把y轴一些数据进行截断的效果。通过网上检索，整理了一下两种方式构建坐标轴截断图。...plotrix包 利用gap.barplot()进进行绘制，将gap参数设置为90，420进行y轴截断，可加入参数axis.break()对截断形状进行修改。...下面两第一个图是未加axis.break()的结果，第二幅是加了该参数的结果。...首先随机构造一个数据，，我们想把y为7~17的数数据进行截断。思路是：构造一列：type，把小于7的命名为“samll”，大于17的命名为“big”，然后利用facet效果构建图。...参考资料： R语言作图——坐标轴截断画图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a4ee1ad0102x5at.html ggplot坐标轴截断 https://www.jianshu.com
针对这一问题，本文提出了一种新的算法SAB，通过提醒机制实现时序信用分配。在稀疏性限制最大的条件下（不利用过去的经验），SAB 将退化为使用常规的静态神经网络。...在稀疏性限制最小的条件下（利用过去所有的经验），SAB 将退化为完全使用自注意力机制。该方法在涉及长期依赖关系的任务中比 BPTT 和截断的 BPTT 相当甚至更优。...但对于大脑如何实现与用于训练循环神经网络（RNN）的反向传播相类似的机制，人们尚不清楚。...我们通过实验证明，该方法在涉及长期依赖关系的任务中与常规的 BPTT 和截断的 BPTT 性能相当甚至更优，但我们的方法并不需要对整个状态历史进行生物学上不太可能的反向回放过程。...红色叉叉表示 TBPTT（时间截断的反向传播）的截断点，梯度在这些点停止被反向传播。 ? 表 1: 在序列长度为 T=100，200，300 的任务中的测试准确率和交叉熵（CE）的损失性能。
当然这些都不是本文的重点，本文仅介绍遇到的这个典型的问题。 问题描述 由于项目本身涉及的系统比较复杂，因此简单分享一下定位过程，下一节将通过简洁的示例程序来说明。...但是跟踪到动态库接口内部，发现返回的结果是正常的8字节地址值，排除定时器接口的问题 最终可以确定，在调用动态库接口时，虽然返回的是8字节地址，但是赋给外部变量时，就被截断了 换项目中的另外一个进程调试demo...8字节的值 main函数中的p的地址值为4字节 返回值被截断了 也就是和我们预期的结果完全不一样。...这个问题很明显，因为申请内存得到的地址值与释放内存的地址不是同一个，因此导致coredump（coredump的查看可参考《linux常用命令-开发调试篇》中的gdb部分）。 为什么地址值被截断？...既然testFun的返回值被编译器默认为int，返回一个8字节的指针类型，而返回值却是int，自然就会被截断了。 如何解决 既然知道原因所在，那么如何解决呢？这里提供两种方式。
内存需求与序列长度成正比，使得这种方法难以处理大问题。 ? 图 1：本文方法概述。辅助损失改善了循环网络的内存问题，主任务的 BPTT 需要的步骤少了一些。 也有人提出过若干个有望解决这些问题的方法。...在这两种情况中，辅助损失的梯度都被截断，通过这种方式来保证 BPTT 总体消耗维持不变。 RNN 的优势在于，假设 BPTT 的长度为 l，训练就需要 O(l) 的内存。...该方法介绍了一种无监督辅助损失，可以重建/预测锚点前后的一部分随机序列。实现这个方法，只需要几步有监督损失的 BPTT。 论文结果表明无监督辅助损失显著改善了 LSTM 的优化和泛化能力。...因此，该方法适用于长序列，在此之前，这些长序列中出现的梯度消失/爆炸问题以及冗长的 BPTT 消耗问题都是模型训练中的重要瓶颈。...辅助损失强制 RNN 在序列中重建之前的事件或是预测接下来的事件，这样的操作可以截断长序列中的反馈，还可以提高 BPTT 整体的能力。
https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn https://blog.csdn.net/u012969412/article/details/77479269 ?...git clone https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git cd pytorch-fcn pip install....#or pip install torchfcn 注意，近来由于网络的问题，从GitHub上下载的pytorch源码文件，可能缺少CMakeList.txt，导致源码安装不能成功。...可在此处下载我于8月30日下载的可以成功编译的源码。...pytorch官网推荐的方式 conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith https://www.jianshu.com/p/50ef56ff79ae
最后，在标记和未标记的组上进行混合。 目标是那些熟悉Pytorch的人，但不一定是fastai。...Fastai是一个基于Pytorch构建的库，它使编写机器学习应用程序变得更加容易和简单。与纯Pytorch相比，fastai显着减少了生成最先进神经网络所需的样板代码量。...- MNIST更简单，更容易可视化的分类问题。...将使用fastai包含的WRN实现并匹配本文中使用的架构。...此实现中的一个时期是一次遍历整个未标记的数据集。
1、邮件包含TIdText和TIdAttachment时会出现TIdText无法发送的问题 这个问题是因为Indy代码的bug导致的，也很奇怪这种Bug是因为没有经过测试呢？还是测试没有覆盖到？...问题出在SendBody方法上，这个在之前一篇中提到过《技术笔记：Indy控件发送邮件》 当时是解决“发送Html”的问题才使用到了TIdText这个组件，因为基类TIdMessageClient中的SendBody...2、邮件主题Subject超过一定的字符量就会出现截断 另外提求新需求要求主题增加一些内容，以便收件人可以一眼看出邮件是啥意思。挺简单的事情吧，结果发生了难过的事情。...收到的邮件主题是截断的，而且后面的内容解析错误。心想这是个什么鬼。...可见Indy确实主要照顾了英文的使用，像中文这种复杂的点语言估计都没好好测试吧，另外以前只听说Indy问题多但一直没感觉到，现在接触多一些果然有所体会啊。
在安装pytorch的时候因为源的问题折腾了非常久，在这记录以下。...问题 报错： (video_env) D:\profession\code\model\SAAT-master>conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu...==0.3.0 cpuonly -c pytorch Collecting package metadata (current_repodata.json): failed # >>>>>>>>>>>.../ 执行安装命令 conda install pytorch-cpu==1.1.0 torchvision-cpu==0.3.0 cpuonly 注意：在执行的安装pytorch的命令的最后，一定要将...-c pytorch 删除掉 大概就这样。
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