0. 概述多维软件视图按阶段划分：构造时/运行时视图按动态性划分：时刻/阶段视图按构造对象的层次划分：代码/构件视图每个视图的元素、关系和模型软件系统的质量属性外部与内部质量因素的对比重要的外部质量因素质量因素之间的权衡软件构造的五个关键质量目标易于理解:代码优雅美观/易懂准备变更:可维护性和适应性开发成本低:设计可重用:可重用性不受bug影响:健壮性高效运行:性能1. 多维软件视图1.1 什么是
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2024-08-28 21:54:29
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# PyTorch 多维切片
在深度学习和数据处理的领域，数据的切片操作是常见且重要的功能。特别是在处理多维数组（张量）时，切片操作可以帮助我们高效地选择、修改和提取数据。本文将介绍 PyTorch 中的多维切片，并通过代码示例进行说明。
## 什么是多维切片？
多维切片就是在多维数组中选择子数组的过程。在 PyTorch 中，张量是基本的数据结构，它可以是任意维度的数组。我们可以使用切片操
原创
2024-08-08 15:07:59
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CrossEntropyLoss 等价于 softmax+log+NLLLossLogSoftmax等价于softmax+log# 首先定义该类
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()
#然后传参进去
loss(input, target)input维度为N*C，是网络生成的值，N为batch_size，C为类别数；target维度为N，是标注值，非one-hot类型
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2023-07-11 11:54:37
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Java LTS(长期支持版本)，目前最新的有Java8，Java11，Java17。今天来总结一下Java8版本中主要的新特性。供大家学习参考Lambda表达式Stream流 APIForeach 方法日期时间APINoshorn JavaScript 引擎方法引用 StringJoiner1.Lamba表达式Lamba表达式是一个匿名的函数，可以通过像函数式编程的方式一样写代码。La
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2023-09-01 07:10:26
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# PyTorch 多维数据的 Map 操作指南
在深度学习和数据处理的过程中，我们经常需要对多维数据进行处理。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，允许我们高效地处理和操作多维数据。在这篇文章中，我们将学习如何使用 PyTorch 对多维数据进行 map 操作。我们的目标是通过简单的步骤来实现这一功能，让你快速掌握这一技巧。
## 流程步骤
以下是实现 PyTorch 多维数据 map
在机器学习领域，PyTorch作为一个强大的开源深度学习框架，提供了丰富的功能来处理多维线性回归问题。通过实现多维线性回归，我们能够为商业决策提供有价值的洞察力，帮助公司优化业务策略，提升绩效。本文将详细分析如何使用PyTorch实现多维线性回归，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践及生态扩展。
### 背景定位
多维线性回归是一种回归分析技术，它在多个输入变量与一个输出变量之
# PyTorch多维矩阵求和
在深度学习领域中，PyTorch是一个非常流行的深度学习框架，它提供了许多方便的函数和工具来进行张量运算。在实际应用中，我们经常需要对多维矩阵进行求和操作。本文将介绍如何使用PyTorch来进行多维矩阵的求和操作，并提供代码示例。
## PyTorch 张量
PyTorch 中的张量（tensor）是深度学习中的基本数据结构，可以看作是多维数组。在PyTorc
原创
2024-05-05 05:44:35
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文章目录Tensor 与 VariableVariableTensorTensor的创建一：直接创建1.1 torch.tensor()1.2 torch.from_numpy()二、依据数值创建2.1 torch.zeros()2.2 torch.zeros_like()2.3 torch.ones()2.4 torch.ones_like()2.5 torch.full()2.6 torch
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2024-10-09 12:30:16
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人人都能用Python写出LSTM-RNN的代码！[你的神经网络学习最佳起步] p 0. 前言本文翻译自博客： iamtrask.github.io ，这次翻译已经获得trask本人的同意与支持，在此特别感谢trask。本文属于作者一边学习一边翻译的作品，所以在用词、理论方面难免会出现很多错误，假如您发现错误或者不合适的地方，可以给我留言，谢谢！1. 概要我的最佳
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2024-09-03 10:55:54
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干运维也有好几年了，最近看了下西安大概的房价行情，于是就特地去用 Python 爬了一下西安的房价。不得不说，房价还在继续上涨。我常说不管社会如何发展，人的衣食住行总是离不开的。去年落户政策放开之后，一下落户好几十万人，这也就好理解了。因为对于很多人来说一辈子也就挣一套房。连岳老师说房子本身是不值钱的，水泥钢筋，可以无限供给，值不了几个钱。房子是因为地点值钱，好地点是稀缺的，你买了，别人就没了。热
文章目录前言TensorIteratorConfigTensorIteratorBaseTensorIterator 前言在介绍正式内容之前，来看一个简单的问题，如何将两个数组相加？从工程师的角度，写一个 for 循环，然后依次相加不是就起来就可以了。看着很简单。但是，进一步，如果让它很快速，并且可以面对更多的情况呢？TensorIterator 就是干这个工作的。为了应对不同的情况，并且有一定
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2024-04-11 18:43:59
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虽然看了一些很好的blog了解了LSTM的内部机制，但对框架中的lstm输入输出和各个参数还是没有一个清晰的认识，今天打算彻底把理论和实现联系起来，再分析一下pytorch中的LSTM实现。先说理论部分。一个非常有名的blog把原理讲得很清楚，推荐参考。总之就是这些公式： 简单来说就是，LSTM一共有三个门，输入门，遗忘门，输出门，分别为三个门的程度参数，是对输入的常规RNN操作。公式里可以看到L
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2023-08-23 22:15:37
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Hello！ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获
原创
2023-01-12 21:35:49
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# PyTorch 多维 Tensor 写入文件
在深度学习及数据科学领域，Tensor 是数据处理的基本单元，尤其是在 PyTorch 框架中。Tensor 的维度可以高达数十维，这使得它们非常适合表示复杂的数据结构，如图像、文本和音频等。然而，在实际应用中，处理这些多维 Tensor 的过程中，我们常常需要将它们保存到文件中以便于后续的分析与使用。本文将探讨如何将多维 Tensor 写入文件
原创
2024-09-16 06:24:12
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### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
# 使用 PyTorch 进行多维数据求均值的指南
在数据科学与深度学习的过程中，处理和分析多维数据是非常常见的任务。PyTorch 是一个热门的深度学习框架，提供了许多功能强大的工具来便利地处理这些任务。在本文中，我们将讲解如何在 PyTorch 中对多维数据求均值，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概述
为了有效地求出多维数据的均值，我们可以按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-26 03:48:56
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机器学习-随机性、概率论、多元统计、特征间的相关性随机性洛伦兹动力学方程：美国气象学家洛伦兹建立了一个描述大气对流状况的数学模型。洛伦兹动力学方程描绘出的运动轨迹具有一种奇特的形状，像一只展开了双翼的蝴蝶，所以又称为蝴蝶效应。在这个蝴蝶上，确定性和随机性被统一在一起：一方面，运动的轨迹必然落在蝴蝶上，绝不会离它们而去，这是确定性的表现，表明系统未来的所有运动都被限制在一个明确的范围之内；另一方面，
# Pytorch 多维矩阵转置详解
在深度学习和科学计算中，矩阵（张量）是一个重要的数据结构。尤其是在使用 Pytorch 这样的框架时，矩阵的转置是一个常见操作，也是理解数据流动和操作顺序的关键。本文将深入探讨 Pytorch 中多维矩阵的转置，包括相关的代码示例、应用场景以及解释。
## 什么是转置？
转置是指将矩阵的行和列互换。在二维矩阵中，转置后的矩阵的 r 行 c 列元素对应于原
# 在 PyTorch 中实现多维高斯分布
在机器学习和统计学中，多维高斯分布（或称为多元正态分布）是非常重要的概念。它广泛应用于数据分析、聚类、生成模型等领域。本文将带领您了解如何在 PyTorch 中实现多维高斯分布，适合刚入行的小白。
## 实现步骤概览
在开始详细的实现之前，以下是实现多维高斯分布的整体流程：
| 步骤 | 描述
# 项目方案：使用 PyTorch 创建多维 Tensor
## 引言
在近几年的深度学习发展中，PyTorch 已经成为一种流行的框架，尤其是在学术界。PyTorch 的灵活性和简单性使其适合进行快速原型开发和实验。在这一项目方案中，我们将重点关注如何使用 PyTorch 创建多维 Tensor。多维 Tensor 是深度学习中的基本构建块，理解和掌握它对于构建复杂模型至关重要。
## 一
