?文章目录??一、引言?二、F.linear() 的用法?三、nn.Linear() 的用法?四、F.linear() 与 nn.Linear() 的区别?五、实际应用场景?六、深入探讨?一、引言 在PyTorch中，F.linear()和nn.Linear()是两个常用的线性变换函数，它们都在神经网络的构建中扮演着重要角色。虽然这两个函数都实现了线性变换的功能，但在使用方法和应用场景上却有着
# PyTorch 如何进行反向传播
反向传播是深度学习中用于训练模型的关键技术之一。它是通过计算损失函数相对于模型参数的梯度，来优化模型的参数。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它提供了灵活的方式来实现反向传播。本文将系统地介绍 PyTorch 中反向传播的过程，并通过代码示例来帮助理解。
## 反向传播的基本流程
反向传播的主要流程包括以下几个步骤：
1. **前向传播**：计
为大家倾情打造通关系列宝典。该系列宝典参考PMBOK6、才聚题库、PMI权威资料、以及历届5A学员的经验总结，涵盖PMBOK重点、难点、PMP®关键考点。三点估算（适用于持续时间与成本估算） β分布：Te=(To+4Tm+Tp)/6；标准差：Δte=(P-O)/6三角分布：Te=(To+Tm+Tp)/3； 标准差：Δte=(P-O)/3 (To 最乐观值、Tm 最可能值、Tp 最悲观值、Te 预期
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2024-01-24 22:07:08
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dyaddown功能：对时间序列进行二元采样，每隔一个元素提取一个元素，得到一个降采样时间序列。格式：1.y = dyaddown(x, EVENODD)当EVENODD=0时，从x中第二个元素开始采样（偶采样）；当EVENODD=1时，从x中第一个元素开始采样（奇采样）。2.y = dyaddown(x)EVENODD缺省，按EVENODD=0 dyadup功能：对时间序列进行二元插值
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2024-01-27 23:39:08
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Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）作为一种常用的矩阵分解和数据降维方法，在机器学习中也得到了广泛的应用，比如自然语言处理中的SVD词向量和潜在语义索引，推荐系统中的特征分
Pytorch结合语言模型理解torch.gathertorch.gather一直是我觉得不太理解的函数，往往在代码里也比较少会碰到，偶尔碰到了，去查一下官方文档，查了也不太看的懂，这里结合语言模型，来解释一下torch.gather的意义，一切还是从官方文档说起文档解释torch.gather(input, dim, index, out=None, sparse_grad=False) → T
torch.multiprocessing.spawn 是 PyTorch 中用于启动多进程的函数，可以用于分布式训练等场景。其函数签名如下：torch.multiprocessing.spawn(
fn,
args=(),
nprocs=1,
join=True,
daemon=False,
start_method='spawn',
)参数:fn
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2024-09-15 19:58:43
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分布众所周知，当一个随机变量的密度函数如下所示时，称这个变量满足分布： 其中：是函数。然而，令人困惑不解的是，这个分布中的参数到底是什么含义？而对于满足这个分布的变量，它又有着什么实际意义？接下来我所要阐明的就是这个问题，更好的理解所谓分布。1.二项分布首先，从随机变量的密度函数我们可以看出，分母部分是分子部分的从0到1的积分，证明这个的取值范围是[0,1]，那么我们这时候会不会自然而然地想到，这
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2024-05-14 16:49:26
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# Python贝塔分布实现
## 1. 了解贝塔分布
在开始编写代码之前，我们首先要了解什么是贝塔分布。贝塔分布是一种连续概率分布，其概率密度函数（Probability Density Function，简称PDF）定义在区间[0,1]上。它是一种常用的概率分布，用于描述在一个有界区间上的随机变量的概率分布。贝塔分布有两个参数α和β，可以通过调整这两个参数来得到不同形状的分布曲线。
##
原创
2023-09-08 07:23:45
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Word2vec 面试常见问题Q1、Word2vec 有哪两种模型，各自的优势？ CBOW and Skip_gram 具体解析可以参考深入浅出Word2vec解析 优势：skip_gram 在处理少量数据集的时候效果很好，能很好的表示低频词，而CBOW地学习速度更快，能够很好地表示高频词。Q2、Word2vec 的两种加速方法？ Word2vec 有两种加速方法，第一种是采用分层softmax
MindStudio介绍与安装流程1.1基本介绍：MindStudio为用户提供在AI开发所需的一站式开发环境，支持模型开发、算子开发以及应用开发三个主流程中的开发任务。通过依靠模型可视化、算力测试、IDE本地仿真调试等功能，MindStudio能够帮助用户在一个工具上就能高效便捷地完成AI应用开发。另一方面，MindStudio采用插件化扩展机制，以支持开发者通过开发插件来扩展已有功能。Min
机器之心报道机器之心编辑部刚刚，Facebook 通过 PyTorch 官方博客宣布：PyTorch 1.6 正式发布！新版本增加了一个 amp 子模块，支持本地自动混合精度训练。Facebook 还表示，微软已扩大了对 PyTorch 社区的参与，现在拥有 PyTorch 在 Windows 上的开发和维护所有权。 相比于以往的 PyTorch 版本，本次即将发布的 PyTorch
# 使用PyTorch进行矩阵点积的实践
在机器学习和深度学习中，矩阵运算是一种非常常见的操作，尤其是矩阵的点积计算。本文将解释如何在PyTorch中进行矩阵点积，并通过一个实际问题来展示其应用。此外，我们将使用Mermaid语法绘制ER图和状态图，以更好地理解整体流程。
## 什么是矩阵点积？
矩阵点积是线性代数中的基本操作之一，用于两个矩阵相乘。点积的结果是一个新的矩阵，其大小由输入矩阵
# PyTorch Tensor转置操作指南
在深度学习领域中，PyTorch是一个非常流行的框架，它提供了强大的张量计算功能。在处理张量时，常常需要进行转置操作。本文将介绍如何使用PyTorch对张量进行转置操作，并给出实际示例。
## 转置操作的定义
在数学中，矩阵的转置是指将矩阵的行与列互换得到一个新的矩阵。同样，在PyTorch中，对张量进行转置操作也是将张量的维度进行重新排列。
原创
2024-03-12 05:38:24
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# 使用Python实现贝塔分布
贝塔分布是一种非常重要的概率分布，广泛用于统计建模和贝叶斯分析。特别是在处理具有两个边界的随机变量（例如，比例或概率）时，贝塔分布的应用尤为广泛。本文将逐步指导你如何在Python中实现贝塔分布。
## 流程概述
下面是实现贝塔分布的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------
概述PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时，先使用dataset类和dataloader类读入图片，在读入的时候需要做transform变换，其中transform一般都需要ToTensor()操作，将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为torch.FloatTensor。详细过程如下：PIL与CV数据格式PIL(RGB) PIL(Pytho
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2023-10-10 00:00:55
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一、 维度诅咒属性 = 特征，特征越多所需要的数据就越多维度越高（特征越多）对数据的需求就越大，比如一维特征 只需要10个数据，那么二维特征想要达到相同的数据密度就需要 102 个数据，N维特征就需要10N 个数据。由于数据集需要人工标注，所以我们需要降低维数，将高维数据映射成低维数据如何降低维数？可以通过线性代数的方式比如有一个 N 维特征的数据，需要降低为 3 维特征的数据，那么我们找到一个
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2023-10-16 01:58:39
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在上一篇教程的最后，我写道「我们能够更加直观的观察到2个peak，基本确定2个多倍化事件」。这里就引出了一个问题，为什么我们可以根据peak来推断多倍化时间？在Lynch和Conery在2000年发表在Science的论文中，他们证明了小规模基因复制的Ks分布是L型，而在L型分布背景上叠加的峰则是来自于演化历史中某个突然的大规模复制事件。例如下图a中，实线是小规模复制的L型分布(呈指数分布, ex
# 分布式训练方案
在机器学习和深度学习领域，训练一个复杂的模型可能需要大量的计算资源和时间。为了加速训练过程并处理大规模的数据集，可以使用分布式训练技术。本文将介绍如何使用Python进行分布式训练，并提供一个示例项目方案。
## 1. 分布式训练概述
分布式训练是指将训练任务分配给多台计算机或多个计算节点进行并行处理，以加快整个训练过程的速度。每个计算节点都可以拥有自己的GPU资源和数据
原创
2023-09-29 04:41:25
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7.1 梯度下降与随机梯度下降梯度下降也叫最陡下降（steepest descent） 使用适当的学习率，沿着梯度反方向更新自变量可能降低目标函数值。梯度下降重复这一更新过程直到得到满足要求的解。 学习率过大或过小都有问题，一个合适的学习率通常需要通过多次实验找到。 当训练数据集样本较多时，梯度下降每次迭代的计算开销较大，因此随机梯度下降通常更多使用。7.1.1 小批量随机梯度下降小批量随机梯度下
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2024-10-25 11:40:34
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