embedding词向量的使用
什么是PyTorch?PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有以下特点:类似于NumPy，但是它可以使用GPU可以用它定义深度学习模型，可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用Tensors（高维的矩阵就是Tensor）Tensor类似与NumPy的ndarray，唯一的区别是Tensor可以在GPU上加速运算。这个是两层的神经网络，分
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2023-12-21 09:29:10
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数学上的内积、外积和叉积内积也即是：点积、标量积或者数量积
从代数角度看，先对两个数字序列中的每组对应元素求积，再对所有积求和，结果即为点积。从几何角度看，点积则是两个向量的长度与它们夹角余弦的积。外积也即是：张量积
在线性代数中一般指两个向量的张量积，其结果为一矩阵，也就是矩阵乘法叉积也即是：向量积
叉积axb得到的是与a和b都垂直的向量Numpy中的矩阵乘法np.dot()对于二维矩阵，计算真
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2023-06-03 19:27:20
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1.矩阵运算NumPy对于多维数组的运算，缺省情况下并不使用矩阵运算，如果你希望对数组进行矩阵运算的话，可以调用相应的函数。1.1 matrix对象numpy库提供了matrix类，使用matrix类创建的是矩阵对象，它们的加减乘除运算缺省采用矩阵方式计算。例如： 因为a是用matrix创建的矩阵对象，因此乘法和幂运算符都变成了矩阵运算，于是上面计算的是矩阵a和其逆矩阵的乘积，结果是一个单位矩阵
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2024-04-21 07:00:41
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# 使用PyTorch改变向量长度并填充0
在深度学习中，我们常常需要处理不同长度的数据，例如序列数据、图像数据和文本数据。为了方便模型输入，通常需要统一这些数据的长度。PyTorch为我们提供了许多方法来操作张量（tensor），其中一项常见的处理就是将较短的向量扩展到相同的长度，并用0进行填充。
## 什么是填充？
*填充*是指在数据的前面、后面或两者都添加额外的值（通常是0），以提升其
原创
2024-10-10 03:39:31
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向量点乘：又叫做点积、内积、数量积、标量积，向量a[a1,a2,...,an]和向量b[b1,b2b...,bn]点乘的结果是一个标量，记作a.b； 得到一个值。叉乘：又叫向量积、外积、叉积，叉乘，向量a[x1,y1,z1]和向量b[x2,y2,z2]叉乘的运算结果是一个向量，并且两个向量的叉积与这两个向量组成的坐标平面垂直，记作axb；得到一个向量。
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2023-08-08 08:59:57
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pytorch中.pth模型中增加、删除、更改名称、更改参数的操作pytorch中的pre-train模型该类模型的修改参数修改增减卷积层非官方的pretrain model去除pretrain model 最后一层或某一层 pytorch中的pre-train模型卷积神经网络的训练是耗时的，很多场合不可能每次都从随机初始化参数开始训练网络。pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，
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2023-12-23 09:13:31
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# Pytorch矩阵乘向量实现指南
## 引言
PyTorch是一种广泛使用的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和功能来加速深度学习模型的开发和训练。本文将向您介绍如何使用PyTorch实现矩阵乘向量操作。作为一名经验丰富的开发者，我将引导您完成这个过程。
## 理解矩阵乘向量操作
在开始实现之前，让我们先理解矩阵乘向量操作的基本概念。矩阵乘向量是指将一个矩阵与一个向量相乘，生成一个新
原创
2023-12-27 08:32:03
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Pytorch简介Pytorch安装 登录Pytorch官网，选择需要的配置和包管理方法，是否使用GPU，复制最下面一行代码，输入终端(windows: Terminal or cmd)安装Pytorch。 Conda环境下的Pytorch新版本安装完毕后自带GPU配置，因此不用再配置CUDA。 如果一切正常，torch.cuda.is_available()应当为True张量计算Pytorch的
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2023-11-06 21:22:36
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# 向量拼接为矩阵的实现教程
在这篇文章中，我们将一起学习如何使用PyTorch将多个向量拼接成一个矩阵。对于刚入行的小白来说，这个过程可能看起来有些复杂，但只要我们把步骤理清楚，就能轻松实现。下面，我将为你列出实现的主要步骤和对应的代码示例。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------
原创
2024-09-27 07:12:30
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在处理深度学习中的数据时，PyTorch是一个非常重要的工具，其中涉及到的矩阵和向量操作经常会成为开发者们面临的问题。在这篇博文中，我将详细记录如何将PyTorch中的列向量转变为矩阵的过程。这包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、异常检测以及工具链集成等内容。
## 协议背景
在机器学习和深度学习领域，数据结构的转换频繁发生。PyTorch作为一个动态计算图框架，使用Tensor作为基
# 实现“pytorch 矩阵展开为向量”的方法
## 简介
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算框架，提供了强大的 GPU 加速功能，可以帮助我们进行深度学习的开发和实验。在深度学习中，经常需要将矩阵展开为向量，本文将教你如何在 PyTorch 中实现这一功能。
## 流程概述
下面是实现“pytorch 矩阵展开为向量”的流程图：
```mermaid
gantt
原创
2024-06-29 06:13:43
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Pytorch和Tensorflow在相同数据规模规模下的支持向量机算法SVM(Support Vector Machine)算法中的运算速度对比这次来讲一下十大传统机器算法之一的支持向量机算法SVM，SVM起源于20实际，到现在为止已经十分成熟，也是在我们学习与训练中经常会用到的算法。SVM算法的基本原理硬间隔SVM （hard-margin SVM）为了方便大家理解SVM算法，这里将给出一个较
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2023-08-30 09:14:52
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1. np.transpose()函数原型：transpose(a, axes=None)参数：
a：输入数组
axes：可选的一组list，根据给定的list调换数组各位置的值（我也不知道怎么表述，直接看下面的例子吧），默认将数组各维度反转（矩阵转置）返回值：ndarray类型，变换后的数组视图示例1：一维数组import numpy as np
t = np.arange(4)
print(t
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2023-11-23 14:36:44
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numpy中的ndarray方法和属性1 NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。这个跟线性代数的秩不太一样。 2 在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的
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2024-07-05 21:14:12
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改动向量（Change Vector）：改动向量描述对数据库任何一个数据块所做的一次改动。改动向量中的信息包含版本号、事物操作代码、数据块地址。向量建立时，会从数据块中拷贝版本号；在恢复时，Oracle会读取向量并将改动作用于数据块，同时此数据块版本号加1。 REDO记录：一个REDO记录由一组改动向量组成，描述一个原子操作。 发生一条记录修改时的过程如下：1、找到被修改的数据块A，读入内存2、申
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精选
2015-06-23 14:38:57
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# PyTorch矩阵和向量点乘
在深度学习中，矩阵和向量的点乘是一种非常常见的操作。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的操作来处理矩阵和向量的点乘。本文将介绍PyTorch中矩阵和向量点乘的基本概念、操作以及一些示例代码。
## 矩阵和向量点乘简介
矩阵和向量的点乘是一种线性代数中的基本操作。给定一个矩阵\[ A \]和一个向量\[ x \]，点乘的结果是一个向量，其每个
原创
2024-07-20 11:40:02
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# PyTorch 行向量扩展为矩阵：一项基础但重要的技能
在深度学习和数据科学的研究和开发中，处理张量（Tensor）是非常重要的，而 PyTorch 是一个功能强大的深度学习框架，它提供了丰富的操作和函数来处理这些张量。本文将介绍如何将一个行向量扩展为一个矩阵，以及在实际应用中的一些相关例子。
## 什么是行向量？
在数学中，行向量是一种形式为 \(1 \times n\) 的矩阵，它只
# PyTorch中的矩阵与向量
在深度学习和线性代数中，矩阵和向量是基本的数学结构。PyTorch是一个流行的深度学习框架，其提供了强大的对矩阵和向量的支持。在本文中，我们将探讨由多个向量组成的矩阵，以及如何在PyTorch中创建和操作这些矩阵。
## 矩阵与向量的基本概念
**向量**是一个一维数组，可以表示数据的特征。**矩阵**是一个二维数组，实际上可以认为是多个向量的集合，每个向量
在上一部分中，我们简单介绍了完全句法分析的概念，并详细介绍了句法分析的基础：Chomsky形式文法（自然语言处理NLP（7）——句法分析a：Chomsky（乔姆斯基）形式文法）。 在这一部分中，我们将对完全句法分析进行详细介绍。回顾一下，句法分析共有三种类型：完全句法分析、局部句法分析、依存关系分析。对于完全句法分析，还是NLP领域中常用的三种解决方法：规则法、概率统计法、神经网络方法。 下面我们
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2024-05-16 19:23:36
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1、前言 回顾前面几期的内容，在第一期中介绍了机器人的正/逆运动学建模，正运动学解决的问题是如何从关节空间的关节变量描述操作空间的位姿，反之则是逆运动学的内容。将操作空间和关节的空间的关系用以下关系式进行表达。 机器人正/逆运动学始终在解决上面这个公式，已知末端的位姿，求解关节变量，或者已知关节变量，确定末端的位姿，这些描述的是静态位置之间的关系，属于静态运动学问题。 在第二、三期介绍了机器人动
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2024-06-26 13:18:06
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