1、下面这段代码的输出结果将是什么？请解释。def multi(): return [lambda x:i*x for i in range(4)]print([m(2) for m in multi()])你如何修改上面的multipliers的定义产生想要的结果？上面代码输出的结果是[6, 6, 6, 6] (不是我们想的[0, 2, 4, 6])。上述问题产生的原因
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2023-12-14 13:16:30
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1、下面这段代码的输出结果将是什么？请解释。def multi(): return [lambda x:i*x for i in range(4)]print([m(2) for m in multi()])你如何修改上面的multipliers的定义产生想要的结果？上面代码输出的结果是[6, 6, 6, 6] (不是我们想的[0, 2, 4, 6])。上述问题产生的原因
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2023-12-14 13:09:02
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1.函数的快速入门def multiple():
print("这是一个函数")
print("我可以调用这个函数")
print("我要开始调用函数咯")
multiple()
print("函数执行结束")python中，在 使用函数名 调用函数之前，必须要保证 Python 已经知道函数的存在，所以不能定义在调用的下方（这点和java稍有不同）2.函数的文档注释 如果希望
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2023-06-02 14:57:13
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之前使用工具是jupyter导致执行效果和网络教程不一致,使用系统的python就可以达到效果
multiprocessing 是 Python 的标准模块，它既可以用来编写多进程，也可以用来编写多线程。如果是多线程的话，用 multiprocessing.dummy 即可，用法与 multiprocessing 基本相同.基础利用 multiprocessing.Process 对象可以创建一个
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2023-08-09 22:28:07
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摘自https://github.com/UKPLab/sentence-transformers/blob/master/sentence_transformers/losses.py
原创
2022-07-19 12:03:03
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.html
python自2.6开始提供了多进程模块multiprocessing，这里主要是介绍multiprocessing下的Pool的几个函数一 apply(func[, args[, kwds]]) apply用于传递不定参数，同python中的apply函数一致（不过内置的apply函数从2.3以后就不建议使用了），主进程会阻塞于函数。 for x in g
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2023-09-08 23:57:21
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1. 基本知识
一块硬盘可以有1-3个主分区和1个扩展分区，或者1-4个主分区。一个扩展分区可以分为若干个逻辑分区。
硬盘的容量＝主分区的容量＋扩展分区的容量 扩展分区的容量＝各个逻辑分区的容量之和
&n
原创
2009-08-31 23:26:37
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目录 assertupdate()len()range()torchvision.transforms.Compose(transforms)torchvision.transforms.ToTensor()Python split()方法Python 函数 定义 调用 参数传递 匿名函数 return 语句 变量作用域&nbs
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2023-08-11 15:29:57
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初步了解torch.nnpytorch的神经网络层利用torch.nn实现，我们通过一个例子来熟悉其前向传播、反向传播的链路。首先，我们给出要优化的函数——它是一个包含2000个样本的正弦函数：import math
# Create Tensors to hold input and outputs.
x = torch.linspace(-math.pi, math.pi, 2000)
y =
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2023-11-20 21:55:00
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这个包八百多，慢慢等，可我寻思着我这pytorch不是装过了么，他又给我来一遍是几个意思 下面是简单的矩阵函数from __future__ import print_function
import torch
x = torch.Tensor(5, 3) # 构造一个未初始化的5*3的矩阵
x = torch.rand(5, 3) # 构造一个随机初始化的矩
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2023-12-21 12:36:33
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激活函数的介绍与对比神经网络与感知机激活函数阶跃函数（step_function）sigmoid函数tanh函数relu函数mish函数softmax函数函数图像对比 神经网络与感知机感知机即阈值逻辑单元，通过阈值来进行判断类别，神经网络则是多个感知机的集合，可以应用于处理更复杂的问题激活函数首先我们来介绍在神经网络网络中的激活函数，激活函数相当于在感知机中设置的阈值，不过感知机中的激活函数使用
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2024-02-02 08:54:26
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损失函数（一)损失函数概念损失函数是衡量模型输出与真实标签的差异在我们讨论损失函数时，经常会出现以下概念：损失函数（Loss Function）、代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function)。这三者有什么区别及联系呢？Loss Function是计算一个样本的差异，代价函数是计算整个样本集的差异的平均值：目标函数是更广泛的概念，通常目标函数包括cost和
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2023-10-22 09:56:21
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文章目录模拟神经元单层神经网络的分类器激活函数SigmoidTanhReLULeaky ReLUMaxout神经网络结构全连接神经网络模型的表示能力与容量 深度学习的前身是神经网络。 接下来，我们开始学习神经网络算法。 模拟神经元输入信号通过突触进入神经元；神经元内部对信号进行激活处理；信号沿着神经元的轴突输出；这个轴突通过下一个神经元的突出相连接。输入信号输入数据突触模型的参数信号输入过程参
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2023-10-24 08:59:19
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在python程序中的进程操作 之前我们已经了解了很多进程相关的理论知识，了解进程是什么应该不再困难了，刚刚我们已经了解了，运行中的程序就是一个进程。所有的进程都是通过它的父进程来创建的。因此，运行起来的python程序也是一个进程，那么我们也可以在程序中再创建进程。多个进程可以实现并发效果，也就是说，当我们的程序
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2023-06-26 16:32:03
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目的在Python开发中流传着这样一句话：人生苦短，我用Python。这句话出自Bruce Eckel，原文是：Life is short，you need Python。使用过Python语言的程序员,或从其他的语言(比如Java，php等)转换到Python开发的Coder, 对这句话的理解更加深刻。开发方便，高效明了，语言健全等等优点是这句话的最好诠释。伴随着大数据和人工智能的高速发展，py
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2023-12-02 19:44:03
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多输出模型使用函数式API构建多输出模型完成多标签分类任务。数据集下载链接：https://pan.baidu.com/s/1JtKt7KCR2lEqAirjIXzvgg 提取码：2kbc1.读取数据并构建数据集详细的API介绍在Tensorflow学习笔记5.0中均有提及，这里只简单讲述方法流程并展示代码。1.1图片数据读取首先导入需要的模块(运行环境为jupyternotebook)
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2024-05-09 22:20:37
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文章目录安装Pytorch在pytorch中安装jupyter两个常用函数三种方式编码的区别Dataset实战TensorBoard的使用Transforms常见的Transformstorchvision中的数据集的使用DataLoader的使用参考资料 安装Pytorch在Anaconda环境中创建pytorch环境conda create -n pytorch python=3.6激活环境
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2023-11-27 21:52:03
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在pytorch中，常见的拼接函数主要是两个，分别是：stack()cat()torch.stack()函数的意义：使用stack可以保留两个信息：[1. 序列] 和 [2. 张量矩阵] 信息，属于【扩张再拼接】的函数。形象的理解：假如数据都是二维矩阵(平面)，它可以把这些一个个平面按第三维(例如：时间序列)压成一个三维的立方体，而立方体的长度就是时间序列长度。该函数常出现在自然语言处理（NLP）
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2024-01-01 13:07:15
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目录nn.L1Loss:nn.NLLLoss:nn.CrossEntropyLossnn.MSELossnn.BCELoss: nn.L1Loss:这个比较简单，没有太多好说的，就是两者做差取绝对值，然后求和取平均。 输入x和目标y之间差的绝对值，要求 x 和 y 的维度要一样（可以是向量或者矩阵），得到的 loss 维度也是对应一样的。loss(x,y)=1/nnn.NLLLoss:nn.NL
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2023-10-17 22:10:16
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pytorch 损失函数详解及自定义方法损失函数是机器学习与深度学习解决问题中非常重要的一部分，可以说，损失函数给出了问题的定义，也就是需要优化的目标：怎么样可以认为这个模型是否够好、怎样可以认为当前训练是否有效等。pytorch框架上手十分方便，也为我们定义了很多常用的损失函数。当然，面对特殊的应用场景或实际问题，往往也需要自行定义损失函数。本文首先介绍如何自定义损失函数，再选择一些常用或经典的
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2023-08-08 13:56:16
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