给定一个numpy.ndarray，我们发现有四种方法可以创建 torch.Tensor 对象。...第二个选项是我们所谓的工厂函数（ factory function），该函数构造torch.Tensor对象并将其返回给调用者。 ?...在PyTorch中创建张量的最佳选择 考虑到所有这些细节，这两个是最佳选择： torch.tensor() torch.as_tensor() torch.tensor() 调用是一种 go-to 调用...调用as_tensor() 要求开发人员了解共享功能。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。...如果在numpy.ndarray对象和张量对象之间进行大量来回操作，则as_tensor() 的性能提高会更大。但是，如果仅执行一次加载操作，则从性能角度来看不会有太大影响。
从字符串`param`初始化激活函数""" # 将输入字符串转换为小写 act_str = act_str.lower() # 根据不同的激活函数字符串选择对应的激活函数对象...，则抛出异常 raise ValueError("Unknown activation: {}".format(act_str)) # 返回选择的激活函数对象...""" # 调用父类的set_params方法设置参数 self = super().set_params(summary_dict) # 调用cell对象的...# 调用cell对象的flush_gradients方法 self.cell.flush_gradients() def update(self): """...""" # 调用cell对象的update方法 self.cell.update() # 调用flush_gradients方法清除所有梯度
循环引用问题 一组相互引用的对象若没有被其它对象直接引用，并且不可访问，则会永久存活下来。一个应用程序如果持续地产生这种不可访问的对象群组，就会发生内存泄漏。...weakref 模块提供的 WeakKeyDictionary 和 WeakValueDictionary 类是另一种选择，它们使用弱引用来构造映射，这些映射不会仅仅因为它们出现在映射对象中而使对象保持活动状态...使用范围 不是所有的对象都可以被弱引用，可以弱引用的包括类实例、用 Python（但不是 C）编写的函数、实例方法、集合、frozensets、一些文件对象、生成器、类型对象、套接字、数组、双端队列、正则表达式模式对象和代码对象的对象...方便之处就是，在大多数情况下可以直接将代理对象当做引用对象使用 坏处就是内存空间不一致，数据类型不一致，不可哈希 赋值后会变成强引用，因此不可赋值 示例代码： import sys...numpy.ndarray'> print(type(pro)) # numpy.ndarray'> print(pro) # [3
property 类型，则获取其 fget 方法 if isinstance(obj, property): obj = obj.fget # 尝试获取对象对应的源文件路径...source_suffix = ".rst" # 主目录文档 master_doc = "index" # 自动生成内容的语言 language = None # 忽略查找源文件时匹配的文件和目录的模式...（如样式表）的路径，相对于当前目录 # 这些文件会在内置静态文件之后复制，因此名为"default.css"的文件将覆盖内置的"default.css" html_static_path = ["_static...numpydoc_xref_param_type = False # 完全限定路径的映射（或正确的ReST引用），用于指定参数类型时使用的别名/快捷方式。键不应包含任何空格。...否则，此参数未使用。默认为None。
警告 有未解决的问题，使用 gcc-11.1 编译 NumPy 1.20.0。 优化级别*-O3*在运行测试时会导致许多不正确的警告。 在一些硬件上，NumPY 会陷入无限循环。...警告 在使用 gcc-11.1 编译 NumPy 1.20.0 时存在未解决的问题。 优化级别 -O3 在运行测试时会产生许多不正确的警告。...例如，当不可用时，将删除float128。 没有插件all扩展精度类型将在 Mypy 看来，在所有平台上都可用。...Clang 默认使用非严格版本，允许编译器生成未正确设置浮点警告/错误的代码。...例如，当不可用时，它会删除float128。 没有这个插件，mypy 认为所有扩展精度类型在所有平台上都可用。
max_tokens=self.max_tokens, filter_stopwords=self.filter_stopwords, ) # 根据语料库文件路径和编码方式构建词汇表...self, c): comps.append(getattr(self, c)) return comps # 冻结方法，将当前层及其组件设为不可训练...out_ch)` The module output volume. """ # 现在我们有了输入 X 的维度，可以初始化 `conv_skip` 层的正确填充...当前步数，未使用 cur_loss : float The loss at the current step....(0, 0)), mode="constant", constant_values=0, ) # 计算 'same' 卷积的正确填充维度
因此GCNII借鉴了ResNet的思想有了Identity Mapping，Initial Residual的想法是在当前层representation和初始层representation之间进行权重选择...，而Identity Mapping是在参数W和单位矩阵I之间设置权重选择，如下公式所示： ?...实验中Cora, Citeseer, Pubmed三个引文数据，是同质图数据，常用于Transductive Learning类任务,三种数据都由以下八个文件组成，存储格式类似： ind.dataset_str.x...以cora为例： ind.dataset_str.x=> 训练实例的特征向量，是scipy.sparse.csr.csr_matrix类对象，shape:(140,1433) ind.dataset_str.tx...类的实例，是numpy.ndarray对象，shape：(140,7) ind.dataset_str.ty=>测试实例的标签，独热编码，numpy.ndarray类的实例,shape:(1000,7)
不再支持控制 BLAS/LAPACK、SIMD、线程等选项的 NPY_* 环境变量，也不再支持用于选择 BLAS 和 LAPACK 的 site.cfg 文件。...不再支持控制 BLAS/LAPACK、SIMD、线程和其他选项的NPY_*环境变量，也不再支持用于选择 BLAS 和 LAPACK 的site.cfg文件。...不再支持控制 BLAS/LAPACK、SIMD、线程和其他选项的NPY_*环境变量，也不再支持用于选择 BLAS 和 LAPACK 的site.cfg文件。...(gh-22982) np.einsum现在接受具有object dtype 的数组 代码路径将在对象 dtype 数组上调用 python 运算符，类似于np.dot和np.matmul。...(gh-22769) 修复np.ma.diff在带有 prepend/append 参数调用时未保留掩码。
减少内存开支 减少系统调用 避免资源的多重占用 线程安全 正确答案: D， 单例模式有两种实现方式： 饿汉式（线程安全）：顾名思义，饿汉式，就是使用类的时候不管用的是不是类中的单例部分，都直接创建出单例类...，线程不安全问题主要是由于对象被实例化多次，采取直接实例化对象的方式就不会产生线程不安全问题。...访问内存时出现缺页异常 对一个变量进行取模运算 创建一个子进程 读取硬盘中文件的内容 正确答案: B 用户态切换到内核态的三种方式： 系统调用 异常 外围设备中断 5、TCP协议在常见的七层网络模型中属于哪一层...，需要精确控制报文的 完整性，所以需要排序（序列号）； UDP是是无连接的不可靠信息传送服务协议，不需要对报文做完整性的拼接； 7、以下哪个排序算法是稳定的 快速排序 选择排序 冒泡排序 堆排序 正确答案...、不可重复读、幻读 读已提交有不可重复读、幻读 可重复读只有幻读 可串行化都没有 10、如果想列出当前目录以及子目录下所有扩展名为“.txt”的文件，那么可以使用以下哪个命令？
The gradient of the loss wrt. the layer input(s) `X`. """ # noqa: E501 # 检查层是否可训练，如果不可训练则抛出异常...""" # 调用 _train 方法，训练语言模型 self....formula == "htk": return 700 * (10 ** (mel / 2595) - 1) # 如果 formula 参数不是 'htk'，则抛出未实现的错误...formula == "htk": return 2595 * np.log10(1 + hz / 700) # 如果 formula 参数不是 'htk'，则抛出未实现的错误...set(labels) if categories is None else categories self.fit(categories) # 检查是否有未识别的标签
a实现了的 __iadd__方法， 如果没有这个方法才会调用 __add__方法。...而可变序列一般都实现了 __iadd__方法， 而不可变对象根本不支持这个操作。下面展示了 *=再不可变序列上的作用。...面试题选择 In [13]: t = (1, 2, [30, 40]) In [14]: t[2] += [50,60] 以上代码的输出是什么？...数组除了支持.pop,.insert,.extend等可变序列上的操作外，还支持从文件读取或存入文件更快的方法。 如.frombytes和.tofile。...numpy a = numpy.arange(12) print(a) # [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11] print(type(a)) # numpy.ndarray
此外，现在可以传递单个可调用对象而不是字典作为converters参数。...对齐结构的repr现在永远不会打印包括offsets和itemsize的长格式，除非结构包含align=True未保证的填充。...此外，现在可以传递单个可调用对象而不是字典给converters参数。...此外，现在可以传递单个可调用对象而不是字典作为 converters 参数。...对齐结构的repr现在永远不会打印包括offsets和itemsize的长形式，除非结构包含align=True未保证的填充。
可接受的值为： 'tf': 返回 TensorFlow tf.constant 对象。 'pt': 返回 PyTorch torch.Tensor 对象。...可接受的值为： 'tf'：返回 TensorFlow tf.constant 对象。 'pt'：返回 PyTorch torch.Tensor 对象。...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示未掩盖的标记， 0 表示标记是掩盖的。 什么是注意力掩码？...掩码值选择在[0, 1]中： 1 表示头部是未掩盖的， 0 表示头部是掩盖的。...在[0, 1]中选择的掩码值： 1 表示未屏蔽的标记， 0 表示被屏蔽的标记。 什么是注意力掩码？
大致流程是通过 ctypes 来调用C函数，先将Python类型的对象转换为C的类型，在C函数中做完计算，返回结果到Python中。这个过程相对是比较容易的。...使用下面的命令来将上述C文件编程成共享库my_lib.so: gcc -shared -o my_lib.so my_lib.c 这个命令会在当前目录下会生成my_lib.so。...然后在Python文件中定义这个回调函数的具体实现，以及调用共享库my_lib.so中定义的foo函数： # file name: ctype_callback_demo.py import ctypes...Numpy.ndarray 类型的参数如何使用 ctypes 对 Python原生类型支持是没问题的，但我们还会经常用到Numpy的ndarray对象，它们该如何转换为C语言可以识别的类型呢？...(a); } 我们需要将Numpy.ndarray对象进行转换，传给C函数: import ctypes import numpy as np # 获取C的float指针类型 c_float_p =
bootstrap_sample，用于生成数据集的自助采样 def bootstrap_sample(X, Y): # 获取数据集 X 的行数和列数 N, M = X.shape # 从 0 到 N 中随机选择..._encoder(key) # 如果键不可哈希，则转换为元组 elif not isinstance(key, Hashable): key =..._encode_key(key) # 如果键不可哈希，则转换为元组 elif not isinstance(key, Hashable): key...n_examples, n_classes): # 创建一个单位矩阵，行数为类别数，列数为类别数，表示每个类别的独热编码 X = np.eye(n_classes) # 从类别数中随机选择...with open("README.md", encoding="utf-8") as f: LONG_DESCRIPTION = f.read() # 读取 requirements.txt 文件内容
可接受的值为： 'tf'：返回 TensorFlow tf.constant对象。 'pt'：返回 PyTorch torch.Tensor对象。...原始语音波形可以通过将.flac或.wav音频文件加载到List[float]类型的数组或numpy.ndarray中获得，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile）...原始语音波形可以通过将.flac或.wav音频文件加载到类型为List[float]或numpy.ndarray的数组中获得，例如通过 soundfile 库（pip install soundfile...如果未提供generation_config，将使用默认值，其加载优先级如下：1）从generation_config.json模型文件中，如果存在；2）从模型配置中。...如果未提供，则不应用约束。此函数接受 2 个参数：批次 IDbatch_id和input_ids。
，直至会话过期C.在禁用Cookie时可以使用URL重写技术跟踪 会话 未选 D.隐藏表单域将字段添加到HTML表单并在客户端浏览器中显示正确答案:A、B、C 你的选择:A|B解析：隐藏域在页面中对于用户...（浏览器）是不可见的，在表单中插入隐藏域的目的在于收集或发送信息，以利于被处理表单的程序所使用。...，来让有同样优先级的正在等待的线程有机会执行（如果等待的线程优先级较低，则当前线程继续执行）join()执行后线程进入阻塞状态，例如在线程B中调用线程A的notify()方法，将从对象的等待池中移走一个任意的线程并放到锁标志等待池中...BA.正确B.错误正确答案:B 你的选择:A 解析: 如果类中有内部类，会产生类名内部类名.class，如果有匿名类则会产生类名1.class。所以类编译不一定会产生几个class文件。...D.环绕通知可以决定目标方法的调用也可以控制返回对象。 正确答案:C 你的选择:B 解析: 返回通知在目标方法正常返回后才会运行。
，直至会话过期 C.在禁用Cookie时可以使用URL重写技术跟踪 会话 未选 D.隐藏表单域将字段添加到HTML表单并在客户端浏览器中显示 正确答案:A、B、C 你的选择:A|B 解析：隐藏域在页面中对于用户...（浏览器）是不可见的，在表单中插入隐藏域的目的在于收集或发送信息，以利于被处理表单的程序所使用。...notify()方法要配合wait（）方法使用，一般在wait（）之后调用或者在线程结束时调用才会成功。 单选题 5....B A.正确 B.错误正确答案:B 你的选择:A 解析: 如果类中有内部类，会产生类名内部类名.class，如果有匿名类则会产生类名1.class。所以类编译不一定会产生几个class文件。...D.环绕通知可以决定目标方法的调用也可以控制返回对象。 正确答案:C 你的选择:B 解析: 返回通知在目标方法正常返回后才会运行。
解决此警告可能取决于对象： 一些数组样式可能会期望新的行为，而用户可以忽略警告。对象可以选择公开序列协议以选择新行为。...对此警告的解决方案可能取决于对象： 一些类数组可能期望新行为，用户可以忽略警告。对象可以选择将序列协议公开以选择接受新行为。...这个警告的解决方案可能取决于对象： 一些类似数组的对象可能期望新的行为，用户可以忽略警告。对象可以选择暴露序列协议以选择新的行为。...在与axis=None连接时相同类型转换 当调用concatenate时，如果带有axis=None，则扁平数组将使用unsafe进行类型转换。任何其他轴选择都使用“相同类型”。...与axis=None连接时相同类型的转换 当用axis=None调用concatenate时，扁平化的数组将使用unsafe进行类型转换。任何其他轴选择都使用“same kind”。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读来自 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。...配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 的文档以获取更多信息。...选择的掩码值在[0, 1]中： 对于“未屏蔽”的标记为 1， 对于“屏蔽”的标记为 0。 什么是注意力掩码？...选择的掩码值在[0, 1]中： 对于未屏蔽的标记为 1， 对于屏蔽的标记为 0。 什么是注意力掩码？...遮罩值选择在 [0, 1]： 1 表示“未屏蔽”的标记， 0 表示“屏蔽”的标记。 什么是注意力蒙版？
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