文 |AI_study 欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。 ?...在上一篇文章中《Pytorch中张量讲解 | Pytorch系列（四）》，我们了解了如何使用Python列表、序列和NumPy ndarrays等数据在PyTorch中创建张量。...给定一个numpy.ndarray，我们发现有四种方法可以创建 torch.Tensor 对象。...这是torch.Tensor() 构造函数缺少配置选项的示例。这也是使用 torch.tensor() 工厂函数创建张量的原因之一。 让我们看一下这些替代创建方法之间的最后隐藏的区别。...这是必要的，因此我们不会在未意识到更改会影响多个对象的情况下无意间对基础数据进行不必要的更改。
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...Tensor与 Variable Variable是Pytorch的0.4.0版本之前的一个重要的数据结构，但是从0.4.0开始，它已经并入了Tensor中了。...张量所在设备， GPU/CPU ，是加速的关键 张量的创建 一、直接创建 torch.tensor（） 功能：从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy...mean : 均值 std : 标准差 四种模式： mean为标量， std为标量 mean为标量， std为张量 mean为张量， std为标量 mean为张量， std为张量...，对于mean和std都是标量的情况下，需要指定生成的size。
张量的创建 张量（Tensors）类似于NumPy的ndarrays ，但张量可以在GPU上进行计算。从本质上来说，PyTorch是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何n维数组。...tensor 从torch.from_numpy创建的tensor于原ndarray共享内存，当修改其中一个数据，另一个也将会被改动。...layout=torch.strided, device=None, requires_grad=False) 功能：依size创建全0张量 size: 张量的形状 out: 输出的张量 layout...0张量 input: 创建与input同形状的全0张量 dtype: 数据类型 layout: 内存中布局形式 input = torch.empty(2, 3) torch.zeros_like..., device=None, requires_grad=False) 功能：创建等差的1维张量 start: 数列起始值 end: 数列结束值 step: 数列公差，默认为1 torch.arange
也正是其来截机制本身的局限，当我们才用PIAB的方式进行对象的创建的时候，要求本创建对象的类型要么实现某一个接口，要么继承MarshalByRefObject类型。...但是当我们让抽象基类继承自MarshalByRefObject就不行了，我个人觉得这是微软需要改进的地方。...一、基于接口实现和对MarshalByRefObject直接继承的编程 我们先来看看PIAB默认支持的编程方法。为此便于演示，我创建了一个自定义的CallHandler：FooCallHandler。...在Main方法中，调用PolicyInjection的泛型方法Create，并指明接口和具体类型的方式来创建Foo对象。...不过，为了让PIAB提供对抽象类的支持而多加上一个非抽象的基类，在设计上是很丑陋的，我个人是不能接受的。实际上，我觉得这是PIAB自身的一个BUG，或者是自身欠考虑的地方。
前言 print() 应该是初学者最先接触到的第一个 Python 函数，因为几乎所有的启蒙课程都是从 print(‘Hello world’) 开始的。...事实上， print() 也是程序员使用频率最高的函数之一，同时也是很多程序员喜欢的代码调试利器。但是关于 print() 函数，你真的了解吗？...打字机效果 不了解 print() 的 flush 参数，很难实现下图所示的打字机效果： ?...将第一个字符 ‘-’ 改成 '-- '，还可以实现这样的效果： ? 覆盖式打印效果 ‘\b’ 的作用是回退一个字符，’\r’ 则可以退回到行首。借助于 ‘\r’，可以实现整行覆盖式的打印效果： ?...需要注意的是，整行覆盖的话，新的字符串长度不能小于原字符串长度，否则会留下前一次的打印内容。这个效果，同样需要设置参数 flush 为真。
最全最详细的PyTorch神经网络创建~ 话不多说直接开始~ 神经网络的创建步骤 定义模型类，需要继承nn.Module 定义各种层，包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数等等 编写前向传播，...常见的层包括：卷积层，池化层，全连接层，正则化层，激活层 导入层有两种方法： 一种是将其看作一个类，在torch.nn里面 另一种是将其看作一个函数，在torch.nn.functional里面可以调用...sigmoid，relu，以及softmax Sigmoid sigmoid是早期的激活函数 将所有值压缩到0-1之间 ReLU ReLU激活函数常放在全连接层、以及卷积层后面 调用方法都放在...随机失活方法Dropout 当 FC层过多，容易对其中某条路径产生依赖，从而使得某些参数未能训练起来 为了防止上述问题，在 FC层之间通常还会加入随机失活功能，也就是Dropout层 它通过在训练过程中随机失活一部分神经元...input_tensor = torch.randn(2, 3, 4) # 创建Flatten层 flatten_layer = nn.Flatten(start_dim=1) # 对输入张量进行展平操作
如图所示，我的mnist.txt文本每一行分为两部分，第一部分是具体路径+图片名.jpg 第二部分就是label信息，因为前面这部分图片都是0 ，所以他们的分类的label信息就是0 要创建你自己的 用于分类的...torch class MyDataset(torch.utils.data.Dataset): #创建自己的类：MyDataset,这个类是继承的torch.utils.data.Dataset...() # 删除 本行string 字符串末尾的指定字符，这个方法的详细介绍自己查询python words = line.split() #通过指定分隔符对字符串进行切片...，也就是多少张图片，要和loader的长度作区分 return len(self.imgs) #根据自己定义的那个勒MyDataset来创建数据集！...里面装的东西，就是我在__getitem__方法最后return回来的， 所以你想在训练或者测试的时候还得到其他信息的话，就去增加一些返回值即可，只要是能return出来的，就能在每个batch中读取到
Blazor不得不说真是好东西，极大的提升了开发效率，很多的页面交互功能基本上只需要写很少的代码就能实现了，而且还是无js实现，你也绝对没有想到过，Blazor实现文件上传是有多么简单！...先说结论：Blazor实现带进度显示的文件上传真的很简单！效果看图： 实现这么一个小功能，仅仅只花了不到50行的代码就实现了，接下来就给大家分享下案例实现吧。...首先引入Tewr.Blazor.FileReader包，这个包能够提供文件上传的流式读取，这样便可以实现在服务端对上传文件进行一边上传一遍写文件的操作。...配置依赖注入(站长注：这是Blazor Server模式，wasm方式请查看文末仓库文档说明)： services.AddFileReaderService(); 接下来我们先进行页面布局，很简单，再声明两个变量用于显示进度和显示图片...1MB的图片，因为Tewr.Blazor.FileReader这个包提供文件上传的流式读取，上传大文件也是可以的，下面这是上传一个34.2MB的ZIP压缩包，Blazor服务端模式： demo做的一般
标签：Excel公式练习 一个非负整数，将其各个位上的数字相加，再将结果的各个位上的数字相加，如此反复，直至结果为个位数。...例如，数字123456789，将其各个位上的数字相加后结果是45，再将45的各个位上的数字相加=4+5=9，最终的结果为9。...那么，非负整数各个位上的数字相加，再将其结果的各个位上的数字相加直至结果为个位数，求这个个位数，如何编写公式？ 示例数据如下图1所示。...图1 实际上，很简单，其最终的个位数结果就是原数的余数，在Excel中使用MOD函数求余，即求原数除以9后的余数： MOD(B3,9) 然而，对于9、18、27等9的倍数，其最终结果应该是9。...有了解的朋友吗，欢迎留言指导。 注：有兴趣的朋友可以在知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。
前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...所以对于灰度值0---20来说，我们肉眼看上去就确实都是黑色的，因为灰度值太低了，而白色的轮廓的灰度值是255！...任务时写的一个，也许写的并不优美，但反正是可以用的， 可以做个抛砖引玉的目的，对于才入门的朋友，理解这个思路就可，不必照搬我的代码风格…… import os import numpy as np import...np.int64) #print(I.shape,L.shape) return I.copy(), L.copy(), np.array(size_origin), name #这是一个测试函数...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已
PyTorch的主要功能和特点之一就是backword函数，我知道一些基本的导数: Let, F = a*b Where, a = 10 b = 10∂F/∂a = b => ∂F/∂a = 20 ∂...F/∂b = a => ∂F/∂b = 10 让我们在PyTorch中实现: ?...当输出张量为标量时，则v_vector的大小为1，即torch.tensor([1.])，可以用值1代替。这样就得到了完整的雅可比矩阵，也就是J@v。...为了积累非叶子节点的梯度，我们可以使用retain_grad方法如下: ? 在一般的情况下，我们的损失值张量是一个标量值，我们的权值参数是计算图的叶子节点，所以我们不会得出上面讨论的误差条件。...但是了解这些特殊的情况，这有助于了解更多关于pytorch的功能，万一那天用上了呢，对吧。
我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。...forward()方法是实际的网络转换。forward 方法是将输入张量映射到预测输出张量的映射。让我们看看这是如何完成的。 回想一下，在网络的构造函数中，我们可以看到定义了五层。...我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...卷积和池化操作是对高度和宽度尺寸的化简操作。我们将在下一篇文章中看到这是如何工作的，并看到用于计算这些减少量的公式。现在，让我们完成实现此forward() 方法。...这就是我们在PyTorch中实现神经网络forward方法的方式。 PyTorch在__ call __()方法中运行的额外代码就是我们从不直接调用forward()方法的原因。
还有一些向管理岗努力的技术人，或平时被看到的机会很少，或卡在技术转管理的节骨眼上腹背受敌，想知道怎样才能避开前人踩过的“雷”等。 如果你也有类似的困惑，我可以明确地告诉你：是时候提升你的技术领导力了。...发现里面的案例和方法，都能应用在工作里。如果你是一个领导者，或未来准备成为团队 leader 的角色，这个专栏你一定要好好看。...专栏的每一讲，都是大厂的一线管理者在实践中的总结和提炼，对技术人扩展视野和开拓格局很有帮助，这样一字一句的经验传授，相当于你有了几百个高管朋友，是花多少钱都买不来的。...这些大佬的经验让我站在更高的层面，去思考团队面临的问题并得出解决方法，那会儿听了不到一半，已经感觉受益很多，值回票价了。...里面的很多内容我都很有共鸣，以前想不通的问题，发现“原来还可以这样”，“这个方法不错，我也试试看”。 说实话，没有谁甘愿当一辈子普通程序员，或早或晚我们都会走上管理的路。
创建已知分布的张量 正态分布（Normal Distribution）和均匀分布（Uniform Distribution）是最常见的分布之一，创建采样自这 2 个分布的张量非常有用，「比如在卷积神经网络中...()（tensor.numel() 函数返回 tensor 中的元素个数）； 隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题...，所以在 PyTorch 1.6 以后的版本这种方法将会舍弃，这里只需要注意一下即可。」...，而 torch.rand() 函数能够采样 [0, 1) 范围内均匀分布的浮点数，如果你想要采样自指定范围内的浮点数，可以使用 torch.rand() 函数进行改造，不过最简单的方法就是使用torch.nn.init.uniform
使用docker的好处就是可以将你的环境和别人的分开，特别是共用的情况下。本文介绍了ubuntu环境下创建pytorch-gpu的教程，centos其实也是差不多的。...等待片刻之后就可以看到创建好的镜像了。...创建容器 最重要的是使用nvidia的GPU环境，所以我们得配置运行环境，修改daemon.json文件： sudo vim /etc/docker/daemon.json 复制以下内容： {...} } } 然后刷新并重启docker服务： sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker 接下来就是根据镜像创建我们的容器了...，–name指定容器的名字，–runtime指定运行环境，-itd表示使用交互式且挂起，py_11.3:latest是我们创建的镜像： sudo docker run --name wzl --runtime
而且从2015年WWDC全球开发者大会中也可以看出，蒂姆·库克(Tim Cook)治下的苹果也会作出一些出乎意料的决定——尤其是在可以利用Android平台的弱点的情况下。...Apple Watch最终会支持Android吗?这并不能确定，但是它有一定可能。谁不想占更多的市场份额呢？ “我的个人猜想是，在最初的18至24个月里，Apple Watch仅会支持iPhone。...在watchOS 2中，苹果提升了Apple Watch独立运行应用的能力，未来该手表的配对设备的重要性将会降低。 Apple Watch将打造自己的的未来并不是那么遥远。...目前它已经拥有自己的操作系统，这意味着Apple Watch可以创造自己的发展道路。况且，苹果对Apple Watch的期望也远不止是iPhone的一款配件这么简单。...未来，随着Apple Watch更强大、更加独立，它将会形成自己的平台。Apple Watch将会拥有自己的处理器、内存以及SIM卡。当真的实现这些时，Apple Watch还会需要iPhone吗?
旧文中我们用 OpenGL 给小姐姐实现了瘦身和大长腿效果，结果小姐姐眯着眼睛、嘟着嘴说，我需要瘦身和大长腿效果吗？ 笔者若有所思地看着她的眼睛和脸庞，终于弄明白了她需要的是什么效果。...本文所实现的大眼效果进行了简化，是在以人眼为中心的圆形区域内进行放大，距离圆心越远，放大的强度越大。 ?...瘦脸效果 瘦脸效果的实现，是将指定区域内的像素按照一定的规则进行整体偏移，从而形成一种对脸部挤压的效果。 ?...瘦脸效果原理图 如上图所示，BC表示偏移方向和偏移程度的向量，将圆内的所有像素按照向量BC的方向进行一定程度的偏移，像素偏移的强度，和像素与圆心的距离相关，越靠近圆心强度越大。 ?...瘦脸关键点 为了简化计算流程，只做原理性展示，我们选取 了3 个人脸部位的关键点（如上图，左右太阳穴和下巴），再由关键点计算出来控制点（太阳穴和下巴的连线的中心点），控制点组成上述的 BC 向量。
为了能够快速打开网络市场，所以人们需要自主创建官方网站，想要让网站顺利运营，那么确实应当提前获取域名，只有做到了这一点之后，网站才可以更好的被人们所应用，一般来说域名也是分等级的，怎么创建二级域名呢？...，很快便可以设置成功了，整个的创建过程还是非常简单的，不需要人们占用太多的时间。...只有这一种创建方法吗？...关于创建二级域名这件事，确实拥有着固定的步骤，一般来说只有这一种形式而已，但是许多人毫无经验，认为自己会耽误比较长的时间，那么也可以利用专业的团队，在网络上，有不少的域名团队，团队的工作人员可以帮助大家完成这项工作...以上就是对怎么创建二级域名的相关介绍，网络上也已经出现了许多其他类型的创建形式，不管是怎样的形式，人们都应当按部就班的来进行，不要把一些乱七八糟的步骤全部考虑在内，否则的话，可能会影响到创建的基本效率，
生活在科技如此发达的今天，互联网上我们已经没有任何秘密可言。说这是一个「众人裸奔」的时代，其实一点也不过分。不错，皇帝的新衣，说的就是你，重点不在于你是皇帝，而在于「新衣」。...这是一个数据库连接的例子，用户用了自己真实的代码。...我们作为用户防治裸奔最好的方法就是每个平台的账号中的密码最好不要设置一样的，一旦一个平台出现漏洞和密码泄露，不至于牵扯到更大的范围，造成更大的影响。...剑桥分析在未经用户同意的情况下，利用在 Facebook 上获得的 5000 万用户的个人资料数据，来创建档案，并在 2016 总统大选期间针对这些人进行定向宣传。...数据还有互通吗？还是头条和输入法有合作，进行文字的分析？ 不管上述操作是如何实现的，我相信大家都多多少少会遇到上面的那种例子和情况。
创建全 0 或全 1 的张量 创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...In[1]: import torch # 创建全为0或1的0D张量(标量) scalar_zero = torch.zeros([]) scalar_one...*size 参数指定创建张量的形状，不同维度张量的形状可以参考下表。...比如： 创建 0D 张量只需要指定 size = []； 创建 1D 张量只需要指定 size = [dim0]，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数； 创建 2D 张量只需要指定 size =...）； fill_value: 填充到张量中的元素值，必须为标量值； In[8]: import torch # 创建0D且元素值为5的张量 scalar_a = torch.full
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