主要是学习re模块的使用，正则表达式的学习...我都看了，就是运用少，所以没记住什么，用到的时候，还得翻我手工记录的正则笔记.....如果是爬取网页，可以用bs4模块，这个更方便，只是正则很强大(～￣▽￣)～ 看的下面这个文章做得笔记https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDQ2NjExOQ==&mid=2247483970&idx=1&
2.1 新闻主题分类任务学习目标:
了解有关新闻主题分类和有关数据.掌握使用浅层网络构建新闻主题分类器的实现过程.关于新闻主题分类任务:
以一段新闻报道中的文本描述内容为输入, 使用模型帮助我们判断它最有可能属于哪一种类型的新闻, 这是典型的文本分类问题, 我们这里假定每种类型是互斥的, 即文本描述有且只有一种类型.新闻主题分类数据:通过torchtext获取数据:# 导入相关的tor
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2024-07-19 07:58:04
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Eager模式简介tf.keras是TensorFlow2.0带给我们的高阶核心API。当使用自定义训练时，tf.keras就显得集成度太高了，不适合。所以就要用到Eager模式和自定义训练。TensorFlow的eager模式是一个命令式编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。也可以叫做交互模式。在TensorFlow1.0中的1.8以后版本需要手动启动Eage
原创
2022-01-14 14:31:57
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## 深度学习框架之争：eager 模式 和 PyTorch的区别
近年来，深度学习技术的快速发展为人工智能领域带来了革命性的变化。在深度学习框架的竞争中，Google的TensorFlow框架和Facebook的PyTorch框架各有千秋。其中，PyTorch的eager 模式是一种有别于TensorFlow的优势。
### 什么是eager 模式？
eager 模式是PyTorch框架中
原创
2024-03-12 03:41:00
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本文把pytorch index_add算子的代码抽取出来放在：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/indexing/index_add_cuda_pytorch_impl.cu 。如果不太熟悉PyTorch的话也可以直接看这个.cu文件，有问题请在这个repo提issue。0x0. 前言我们可以在
# Python中的read_eager方法
在Python中，read_eager是一个用于读取数据的方法。它通常用于从网络套接字或文件对象中读取数据。本文将详细介绍read_eager的工作原理，并提供一些使用示例。
## read_eager的工作原理
在Python中，read_eager是file对象的一个方法，用于从文件中读取数据。它是一个非阻塞的方法，这意味着它会尽可能地读取尽
原创
2024-02-10 07:20:34
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Tensorflow读取数据的一般方式有下面3种：preloaded直接创建变量：在tensorflow定义图的过程中，创建常量或变量来存储数据feed：在运行程序时，通过feed_dict传入数据reader从文件中读取数据：在tensorflow图开始时，通过一个输入管线从文件中读取数据Preloaded方法的简单例子1 import tensorflow as tf
2
3 """定义
好久不见各位，哈哈，又鸽了好久。本文紧接上一篇《实践torch.fx第一篇——基于Pytorch的模型优化量化神器》继续说，主要讲如何利用FX进行模型量化。为什么这篇文章拖了这么久，有部分原因是因为Pytorch的FX变动有点频繁，我在使用过程中也尝试补充些代码和官方对齐，而且官方的更新比较频繁，很多琐碎的API偶尔会变化。因为怕文章的实时性不够，所以拖了一段时间，所幸比较好的观察了一段时间，发现
TensorFlow's eager execution is an imperative programming environment that evaluates operations immediately, without building graphs: operations return concrete values instead of constructing a comput...
原创
2021-08-13 09:55:06
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# PyTorch Eager Graph
本文将介绍PyTorch中的eager graph机制，并提供相关代码示例。eager graph是PyTorch的一个重要特性，它使得PyTorch能够在动态图模式下进行开发和调试。通过eager graph，开发者可以直接操作Tensors，而无需定义和调用静态图。
## 什么是eager gra
原创
2023-09-21 00:35:19
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1 前言：我们学会使用了keras提供的api实现神经网络，可是由于他封装的太好了，对于自定义的循环与自定义的训练是不友好的我们可以使用Eage，再循环中使用Eager2 简介：TensorFlow的eager模式是一个命令式编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。Eager与图运算模式：简单的说：图运算就相当于把每一步的绘制出来，Eager则可以直接得出结果2.1 Eager模式方便学习以及模型调试Eager模式极大的方便我们使用TensorFlo
原创
2022-01-24 14:05:28
346阅读
1 前言：我们学会使用了keras提供的api实现神经网络，可是由于他封装的太好了，对于自定义的循环与自定义的训练是不友好的我们可以使用Eage，再循环中使用Eager2 简介：TensorFlow的eager模式是一个命令式编程环境，它使得我们可以立即评估操作产生的结果，而无需构建计算图。Eager与图运算模式：简单的说：图运算就相当于把每一步的绘制出来，Eager则可以直接得出结果2.1 Eager模式方便学习以及模型调试Eager模式极大的方便我们使用TensorFlo
原创
2021-11-12 09:53:17
560阅读
Tensorflow2自定义Layers之__init__,build和call详解闲言碎语：--init--,build和call总结 参考官方链接：https://tensorflow.google.cn/tutorials/customization/custom_layers闲言碎语：如果想要自定义自己的Layer，那么使用tf.keras.Layer 来创建自己的类是必不可少的。但是笔
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2024-04-02 21:42:56
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众所周知，Tensorflow入门之所以困难，与其采用的Graph 和 Session 模式有关，这与原生的 Python 代码简单、直观的印象格格不入。同时，由于计算仅仅发生在Session里面，所以初始化参数和变量的时候没办法将结果打印出来，以至于调试起来也十分困难。当然Google官方也意识到了这点，于是引入了Eager模式，在这个模式下tensorflow的常量和变量可以直接计算并打印出来
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2023-07-29 19:12:06
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TensorFlow R发现它很有用...
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2023-07-14 18:31:53
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# 教你如何实现eager mode pytorch
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何实现“eager mode pytorch”。首先，让我用流程图展示整个过程：
```mermaid
flowchart TD;
开始 --> 定义模型
定义模型 --> 定义损失函数
定义损失函数 --> 定义优化器
定义优化器 --> 开始训练
开始训练
原创
2024-06-07 04:50:05
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错误提示： D:\Anaconda\envs\tensorflow\python.exe D:/PYCHARMprojects/Dailypractise/p25.py 2021-07-23 09:39:36.083143: I tensorflow/core/platform/cpu_featur ...
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2021-07-23 09:43:00
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TensorFlow Eager execution prototype.EXPERIMENTAL: APIs here are unstable and likely to change without notice.To use, at program startup, call tf.compat.v1.enable_eager_execution().Modulesmetr...
原创
2021-08-13 09:46:09
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对比tensorflow1.x版本静态图模式，tensorflow2.x推荐使用的是eager模式，即动
原创
2023-04-07 10:43:25
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文章目录printassertloggingpdbIDE 程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。print第一种方法简单直接粗暴有效，就是用print()把可能有问题的变量打印出来看看：de
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2024-09-17 12:26:03
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