? 本文实现了带有Attention机制的Seq2Seq，并实现了其内部的LSTM encoder&decoder的多层或双向结构。（decoder单向，因为它要输出正确顺序的序列）⭐ Seq2Seq原理学习（包含attention机制的讲解）参考这篇： 点击进入 Seq2Seq原理也十分简单，就是由两个LSTM组成：一个作为encoder，一个作为Decoder。 比如在机器翻译任务
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2024-04-29 19:43:13
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参考书本：
https://github.com/TingsongYu/PyTorch_Tutorial/blob/master/Data/PyTorch_tutorial_0.0.5_%E4%BD%99%E9%9C%86%E5%B5%A9.pdfgithub.com
任务时长：2天任务名称：PyTorch数据读取机制Dataloader与Dataset；数据预处理transforms模块
# 使用 PyTorch 实现多线程返回值
在深度学习开发中，多线程有助于提高运算效率，尤其是在处理大量数据时。本文将介绍如何在 PyTorch 中使用多线程，并将多个线程的返回值整合成一个可用的结果。以下是完整的流程和每一步的代码示例。
## 流程概述
以下是实现 PyTorch 多线程返回值的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建工作
原创
2024-10-10 07:04:58
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# PyTorch中如何计算准确率 (Accuracy)
在深度学习中，评估模型的性能是一项重要的工作，而准确率（accuracy）是最常用的评估指标之一。在这篇文章中，我们将仔细探讨如何在PyTorch中计算模型的准确率，整个过程将被拆分为几个简单的步骤，并逐一解释每一步。
## 整体流程
下面是计算准确率的整体流程：
| 步骤 | 描述
backward的底层逻辑官方文档描述反向传播构建反向传播图 最近需要学习pytorch，对backward的底层逻辑十分感兴趣，把个人的学习笔记记录在此。官方文档描述在pytorch官网中，backward的简介描述如下：Computes the sum of gradients of given tensors with respect to graph leaves. 也就是用图来计算给定
当在PyTorch中执行一系列操作后，返回的结果中包含NaN值时，通常表示计算过程中出现了异常情况。NaN值可能源于以下几个原因：数据问题：输入的数据中包含NaN值或无效值，这可能是由于数据损坏或数据预处理错误引起的。数值不稳定性：在进行数值计算时，某些操作可能导致数值不稳定，例如除以接近零的数或计算了非常大或非常小的数值。这可能导致结果为NaN。优化问题：如果在训练模型时使用了优化算法，可能是由
原创
2023-07-21 16:54:16
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# Python 中的函数返回值与文件的关系
在 Python 编程中，函数的返回值是非常重要的一部分。它使函数能够输出计算结果、状态或数据，这些结果可以在调用函数的地方得到利用。本文将探讨 Python 中函数的返回值，以及如何将这些结果写入文件和从文件中读取。同时，还将通过示例代码帮助大家更好地理解这些概念。
## 函数返回值
函数的返回值是通过 `return` 语句来实现的。当函数执
原创
2024-08-23 04:24:46
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一.UDP客户服务器程序的套接字模型与tcp服务器相比较的优缺点:二、函数解析#include <sys/socket.h>
ssize_t recvfrom(int sockfd, void *buf, size_t nbytes,
int flags, struct sockaddr *from, socklen_t *addrlen);
ssize_t sendto(i
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2024-03-27 06:07:04
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ComparableComparable可以认为是一个内部比较器，实现了Comparable接口的类有一个特点，就是这些类是可以和自己比较的，在compareTo方法中指定具体的比较方法。compareTo方法的返回值是int，有三种情况：1、比较者大于被比较者（也就是compareTo方法里面的对象），那么返回正整数2、比较者等于被比较者，那么返回03、比较者小于被比较者，那么返回负整数 举例
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2024-02-09 12:13:13
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一、定时器有哪些？ 定时器有两个：setTimeout和setInterval。二、什么是定时器？function fn(){console.log("我是定时器执行的");}
setTimeout(fn,1000);//1000毫秒后让fn方法运行一次
setInterval(fn,1000)//每隔1000毫秒让fn方法运行一次三、定时器是如何工作的？ 当定时器方法运行的时候，会把它的fn第一
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2024-03-28 09:58:58
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一行代码加速Pytorch推理速度6倍Torch-TensorRT 是 PyTorch 的集成，它利用 NVIDIA GPU 上的 TensorRT 推理优化。 只需一行代码，它就提供了一个简单的 API，可在 NVIDIA GPU 上提供高达 6 倍的性能加速。话不多说, 线上代码, 再解释原理!! 文章目录一行代码加速Pytorch推理速度6倍学习目标内容1. 安装2. ResNet-50 概
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2024-01-24 21:26:45
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# PyTorch全连接层返回值范围
在深度学习中，全连接层是神经网络中使用最广泛的层之一。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了简单而强大的全连接层，便于构建复杂的神经网络。在本文中，我们将讨论PyTorch中的全连接层的返回值范围及其相关的概念，配合代码示例，帮助你更好地理解这个主题。
## 什么是全连接层？
全连接层（Fully Connected Layer）是神经网络的一
有些命令在执行之后将会返回一定的错误值(errorlevel)，可以通过errorlevel的值判断命令执行的状况。这点类似于C语言里面的exit(num)，num就是错误代码。 获取返回值errorlevel的方法就是，在执行命令后，立马调用返回值errorlevel，如echo %errorlevel%或者if %errorlevel%==1等命令。&nbs
原创
2022-08-31 18:41:33
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定义和用法ajax() 方法用于执行 AJAX（异步 HTTP）请求语法注意： - 下面关于ajax 的 async:false/true的作用整理下 async.默认是 true，即为异步方式，.ajax执行后，会继续执行ajax后面的脚本，直到服务器端返回数据后，触发
.
a
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2023-12-27 11:20:31
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一，c++函数的返回分为以下几种情况 1）主函数main的返回值：这里提及一点，返回0表示程序运行成功。2）返回非引用类型：函数的返回值用于初始化在跳用函数出创建的临时对象。用函数返回值初始化临时对象与用实参初始化形参的方法是一样 的。如果返回类型不是引用，在调用函数的地方会将函数返回值复制给临时对象。且其返回值既可以是局部对象，也可以是求解表达式的结果。3）返回引用：当函数返
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2023-09-06 13:05:11
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可以通过该网站查看更多redis命令及信息：http://redisdoc.com/SADD key member [member …] 将一个或多个 member 元素加入到集合 key 当中，已经存在于集合的 member 元素将被忽略。 假如 key 不存在，则创建一个只包含 member 元素作成员的集合。 当 key 不是集合类型时，返回一个错误。 在Redis2.4版本以前， SADD
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2023-08-15 22:34:26
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1、lambda表达式 使用lambda表达式设计的代码更加简洁，通过lambda表达式可以代替匿名内部类来实现接口，本质就是一个匿名函数。2、lambda表达式的语法：(int a, int b)->{return a+b};本质是一个函数：有返回值，方法名，参数列表，方法体int add(int a, int b){
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2023-09-22 21:21:24
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fwrit函数是一个常用的文件写函数，这个函数比较重要。此处暂时写一下他的一些相关信息，以便给读者提供帮助，成长。
fwrite函数原型：
size_t fwrite(const void* buffer,size_t size, size_t count, FILE* stream); 功能： 向文件中写入一个数据块。（写入的数据不限于文本格式，也可
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2023-10-17 07:52:31
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函数功能：ioctl是设备驱动程序中对设备的I/O通道进行管理的函数。所谓对I/O通道进行管理，就是对设备的一些特性进行控制，例如串口的传输波特率、马达的转速等等。头文件：#include <sys/ioctl.h>函数原型：int ioctl(int fd, unsigned long request, ...);fd 文件描述符request 执行的命令 返回值： 成
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2023-07-05 19:51:06
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在正式上代码之前，需要了解的aop知识点：切面（Aspect）：在Spring AOP中，切面可以使用通用类或者在普通类中以@Aspect 注解（@AspectJ风格）来实现 连接点（Joinpoint）：在Spring AOP中一个连接点代表一个方法的执行 通知（Advice）：在切面的某个特定的连接点（Joinpoint）上执行的动作。通知有各种类型，其中包括"around"、"before”
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2024-06-26 11:00:59
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