改变tensor向量的形状。注意的是：view目前只是tensor向量的方法。...注意的是：cat只是torch的函数。...注意的是：stack只是torch的函数。...，添加元素个数为1的维度。...注意的是：permute只是tensor向量的方法。
TensorFlow与PyTorch作为深度学习领域两大主流框架，其掌握程度是面试官评价候选者深度学习能力的重要依据。...本篇博客将深入浅出地探讨Python面试中与TensorFlow、PyTorch相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。一、常见面试问题1....框架基础操作面试官可能会询问如何在TensorFlow与PyTorch中创建张量、定义模型、执行前向传播等基础操作。...忽视动态图与静态图：理解TensorFlow的静态图机制与PyTorch的动态图机制，根据任务需求选择合适的框架。忽视GPU加速：确保在具备GPU资源的环境中合理配置框架，充分利用硬件加速。...结语掌握TensorFlow与PyTorch是成为一名优秀Python深度学习工程师的必备技能。
尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...torchaudio 上面介绍的都是tf的方法，那么对于pytorch我们怎么办？...，所以如果你是TF的爱好者，可以使用我们介绍的两种方法进行测试，如果你是pytorch的爱好者，直接使用官方的torchaudio包就可以了。
来源：Deephub Imba本文约2100字，建议阅读9分钟本文将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...尽管增强在图像域中很常见，但在其他的领域中也是可以进行数据增强的操作的，本篇文章将介绍音频方向的数据增强方法。 在这篇文章中，将介绍如何将增强应用到 TensorFlow 中的数据集的两种方法。...我们不需要加载预先存在的数据集，而是根据需要重复 librosa 库中的一个样本： import librosa import tensorflow as tf def build_artificial_dataset...这因为我们正在使用一个 Dataset 对象，这些代码告诉 TensorFlow 临时将张量转换为 NumPy 数组，然后再输入到数据增强的处理流程中： def apply_pipeline(y, sr...torchaudio 上面介绍的都是tf的方法，那么对于pytorch我们怎么办？
在了解激活函数的类型之前，让我们先了解一下人工神经元的工作原理。 在人工神经网络中，我们有一个输入层，用户以某种格式输入数据，隐藏层执行隐藏计算并识别特征，输出是结果。...因此，整个结构就像一个互相连接的神经元网络。 我们有人工神经元，这些神经元通过这些激活函数被激活。激活函数是一个执行计算的函数，提供一个可能作为下一个神经元输入的输出。...理想的激活函数应该通过使用线性概念处理非线性关系，并且应该可微分，以减少错误并相应地调整权重。所有的激活函数都存在于torch.nn库中。...02 Pytorch激活函数的类型 让我们来看一下不同的Pytorch激活函数： · ReLU激活函数 · Leaky ReLU激活函数 · Sigmoid激活函数 · Tanh激活函数 · Softmax...我们可以将其他激活函数与Softmax结合使用，以产生概率形式的输出。它用于多类分类，并生成其总和为1的概率输出。输出的范围在0和1之间。
好久没更新博客了，最近一直在忙，既有生活上的也有工作上的。道阻且长啊。 今天来水一文，说一说最近工作上遇到的一个函数：torch.gather() 。...但是由于 input 可能含有多个维度，是 N 维数组，所以我们需要知道在哪个维度上进行 gather，这就是 dim 的作用。 对于 dim 参数，一种更为具体的理解方式是替换法。...Pytorch 的官方文档的写法其实也是这个意思，但是看这么多个方括号可能会有点懵： out[i][j][k] = input[index[i][j][k]][j][k] # if dim == 0...由于我们是按照 index 来取值的，所以最终得到的 tensor 的 shape 也是和 index 一样的，就像我们在列表上按索引取值，得到的输出列表长度和索引相等一样。...Reference torch.gather — PyTorch 1.9.0 documentation numpy.take — NumPy v1.21 Manual tf.gather | TensorFlow
参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：集合中具有范围和后缀的变量列表。...参数：作用域:筛选要返回的变量的可选作用域。后缀:用于过滤要返回的变量的可选后缀。返回值：具有范围和后缀的可训练集合中的变量列表。...num_output:整数或长，层中输出单元的数量。activation_fn:激活函数。默认值是一个ReLU函数。显式地将其设置为None以跳过它并保持线性激活。...normalizer_fn:用来代替“偏差”的归一化函数。...第n个维度需要具有指定数量的元素(类的数量)。参数：logits: N维张量，其中N > 1。scope:variable_scope的可选作用域。返回值：一个形状和类型与logits相同的“张量”。
Softmax回归本身就可以作为一个学习算法来优化分类结果，但在tensorflow中，softmax回归的参数被去掉了，它只是一层额外的处理层，将神经网络的输出变成一个概率分布。...下面将给出两个具体样例来直观地说明通过交叉熵可以判断与对策答案和真实答案之间的距离。假设有一个三分类问题，某个样例正确的答案是(1,0,0)。...这一行代码包含了4个不同的tensorflow运算。通过tf.clip_by_value函数可以将一个张量中的是数值限制在一个范围之内，这样就可以避免一些运算错误(比如log0是无效的)。...与分类问题不同，回归问题解决的是对具体数值的预测。比如房价预测、销量预测等都是回归问题。这些问题需要预测的不是一个事先定义好的类别，而是一个任意实数。...2、自定义损失函数：tensorflow不仅支持经典的损失函数。还可以优化任意的自定义损失函数。下面介绍如何通过自定义损失函数的方法，使得神经网络优化的结果更加接近实际问题的需求。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1) 两个分布很接近，但是与0和1不接近，loss仍然很大，只适合分类 2)mse只计算两个差异，做回归用的，数据相同，bceloss比mseloss大。...3)SmoothL1Loss比mseloss小 4) bceloss收敛比较快 5)bceloss input必须是0-1之间，targets可以不是 6)target 是0.5 input 是0.4与0.6...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
目录 MySQL oracle MySQL Select title,case Emergency when 1 then '紧急' else '普通' En...
有人说TensorFlow更好，有人说Keras更好。让我们看看这个问题在图像分类的实际应用中的答案。...Keras Keras是一个基于TensorFlow构建的高级API（也可以在Theano之上使用）。与Tensorflow相比，它更加用户友好且易于使用。...可能是我们无法比较epoch与步长，但在这种情况下你看到了，相比之下两者的测试准确度均为91％，因此我们可以描述keras训练比tensorflow慢一点。...可能是我们无法比较epoch与步长，但在这种情况下你看到了，相比之下两者的测试准确度均为91％，因此我们可以描述keras训练比tensorflow慢一点。...例如，我们可以非常轻松地监控每个和所有内容，例如控制网络的权重和梯度。我们可以选择应该训练哪个步骤，哪个不应该。这在Keras中是不可行的。下面给出就是魔法！
TensorFlow中的feed与fetch 一：占位符(placeholder)与feed 当我们构建一个模型的时候，有时候我们需要在运行时候输入一些初始数据，这个时候定义模型数据输入在tensorflow...它支持单个数值与任意维度的数组输入。 1....，通过feed来插入a与b对应的值，代码演示如下： with tf.Session() as sess: result = sess.run(c, feed_dict={a:3, b:4}) print...(result) 其中feed_dict就是完成了feed数据功能，feed中文有喂饭的意思，这里还是很形象的，对定义的模型来说，数据就是最好的食物，所以就通过feeddict来实现。...整合在一起，实现feed与fetch多个值，代码演示如下： import tensorflow as tf_x = tf.placeholder(shape=[None, 2], dtype=tf.float32
We're now set up to save checkpoints in our TensorFlow code.Resuming a TensorFlow checkpointGuess what...You can now save checkpoints in your PyTorch experiments.Resuming a PyTorch checkpointTo resume a PyTorch.../pytorch-mnist/1:input \'python pytorch_mnist_cnn.py'The --env flag specifies the environment that this...project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The --data flag specifies that the pytorch-mnist dataset...project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The first --data flag specifies that the pytorch-mnist
这里介绍两种常见的loss函数类型。 （1）Mean squared error（均方差, mse） mse的求解式为：，即y减去y预测值的平方和。...（2）Cross entropy loss（交叉熵） Cross entropy loss可用于二分类(binary)和多分类(multi-class)问题，在使用时常与softmax搭配使用，后文继续讲解...使用代码详解 在自动求导中， import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1，w为dim=1、值为2的tensor，b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包，使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算：(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中，我们一般使用autograd.grad功能（自动求导）进行运算。
本文将探讨一个有趣的 Javascript 主题。async和defer是在 HTML 文档中包含外部 JavaScript 文件时使用的属性。它们影响浏览器加载和执行脚本的方式。...默认行为 我们通常将 HTML 页面与带有标签的外部 javascript 连接起来。传统上，JavaScript 标签通常放置在HTML 文档的部分中。... 如果异步加载多个脚本，它们将在下载完成后立即执行，无论它们在文档中的顺序如何。...当脚本不依赖于完全加载的 DOM 或其他脚本时，它非常有用。 延迟 当我们包含带有 defer 属性的脚本时，它还会告诉浏览器在解析 HTML 文档时异步下载脚本。...然而，脚本的执行被推迟到 HTML 文档被解析之后。 具有 defer 属性的脚本将按照它们在文档中出现的顺序执行。
文章来自Oldpan博客:https://oldpan.me/archives/pytorch-same-padding-tflike 前言 TensorFlow中在使用卷积层函数的时候有一个参数padding...0.3.1)中还是没有这个功能的，现在我们要在pytorch中实现与TensorFlow相同功能的padding=’same’的操作。...pytorch中padding-Vaild 首先需要说明一点，在pytorch中，如果你不指定padding的大小，在pytorch中默认的padding方式就是vaild。...pytorch中padding-same 这里我们借用TensorFlow中的核心函数来模仿实现padding=same的效果。...pytorch中的Conv2d函数，在其forward中将默认的conv2d函数改为我们的padding-same函数： import torch.utils.data from torch.nn import
前言 最近在使用pytorch的时候，模型训练时，不需要使用forward，只要在实例化一个对象中传入对应的参数就可以自动调用 forward 函数 即：forward 的使用class...python calss 中的__call__和__init__方法.class A(): def __call__(self): print('i can be called like...a function') a = A()a()out： i can be called like a function__call__里调用其他的函数class A(): def __call_...res = self.forward(param) return res def forward(self, input_): print('forward 函数被调用了...：", input_param) out: i can called like a function 传入参数的类型是： 值为： i forward 函数被调用了
每个深度学习初学者都应该知道这5个Pytorch 的基本函数。 能够以准确有效的方式构建神经网络是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的技能之一。...中创建张量 PyTorch 允许我们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。...torch.sum() 函数允许我们计算行和列的总和。 我们还为 keepdims 传递 True 以保留结果中的维度。通过定义 dim = 1 我们告诉函数按列折叠数组。...torch.index_select() 这个函数返回一个新的张量，该张量使用索引中的条目（LongTensor）沿维度 dim 对输入张量进行索引。...torch.mm() 函数遵循的是矩阵乘法的基本规则。即使矩阵的顺序相同，它仍然不会自动与另一个矩阵的转置相乘，用户必须手动定义它。
基本原理 在卷积神经网络的卷积层之后总会添加BatchNorm2d进行数据的归一化处理，这使得数据在进行Relu之前不会因为数据过大而导致网络性能的不稳定，BatchNorm2d()函数数学原理如下：...BatchNorm2d()内部的参数如下： 1.num_features：一般输入参数为batch_size*num_features*height*width，即为其中特征的数量 2.eps：分母中添加的一个值...，目的是为了计算的稳定性，默认为：1e-5 3.momentum：一个用于运行过程中均值和方差的一个估计参数（我的理解是一个稳定系数，类似于SGD中的momentum的系数） 4.affine：当设为true...，我们不妨将input[0][0]的按照上面介绍的基本公式来运算，看是否能对的上output[0][0]中的数据。...首先我们将input[0][0]中的数据输出，并计算其中的均值和方差。
在深度学习框架中，如PyTorch和TensorFlow，温度系数通常通过添加一个标量乘以 softmax 函数的输出来实现。...它的底层代码逻辑主要包括以下几个方面：a. 张量（Tensor）：TensorFlow 中的张量与 PyTorch 类似，用于表示数据。b....变量作用域：TensorFlow 中的变量作用域允许在图中定义局部变量，提高代码的可读性。e....函数和层：TensorFlow 提供了 tf.function 和 tf.keras 模块，分别用于定义自定义函数和搭建简单模型。f....尽管 PyTorch 和 TensorFlow 在底层代码逻辑上有一定差异，但它们都旨在为开发者提供方便、高效的深度学习工具。在实际应用中，可以根据个人喜好和任务需求选择合适的框架。
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