系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、Autograd是什么？二、Autograd的使用方法1.在tensor中指定2.重要属性三、Autograd的进阶知识1、动态计算图2、梯度累加总结 前言今天我们一起来谈一下pytorch的一个重要特性----自动求导机制Autograd。一、Autograd是什么？Autograd自动求导机制，是pytorch中针对神经网络反向求导与梯度更新所开发的便
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2023-11-24 12:01:33
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作者：裘宗燕 3.5 练习概念和理解复习下面概念：数值积分，区间分割法，舍入误差，简单重复，累积，累积变量，生成和筛选，递推，递推变量，素数（质数），因子和真因子，哥德巴赫猜想，输入循环，输入控制的循环，递归定义，递归函数，循环定义，无穷递归，循环和递归，斐波那契数列，二路递归，计时，循环不变式，计算复杂性，最大公约数，欧几里得算法（辗转相除法），河内塔问题，自递归，相互递归，程序终止性，不可判定
# Python求迹运算教程
## 1. 概述
在本教程中，我将向您展示如何使用Python编程语言进行求迹运算。求迹运算是矩阵中对角线上元素之和的操作，通常用于矩阵的特征值计算和其他线性代数运算中。
## 2. 流程概述
下面是实现Python求迹运算的流程概述：
```mermaid
gantt
title Python求迹运算流程
section 初始化
初始化矩
原创
2024-06-28 06:31:30
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1、Matlab中求矩阵的秩>> a = rand(6)a = 0.8147 0.2785 0.9572 0.7922 0.6787 0.7060 0.9058 0...
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2013-10-20 16:53:00
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matlab中的trace函数求矩阵的迹。矩阵的迹就是矩阵的主对角线上
原创
2023-03-20 10:20:38
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x=torch.rand(3,3)
print(x)
print(x.trace())#求矩阵的迹（对角线元素之和）；
print(x.diag())#对角线元素之和；
print(x.inverse())#求矩阵的逆；
print(x.triu())#求矩阵的上三角
print(x.tril())#求矩阵的下三角；
print(x.t())#矩阵的转置；
y=torch.rand(3,1)
pr
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2023-06-02 22:55:08
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0.前言(基于Torch0.4.1)相信在使用PyTorch的时候，大家都用过torch.randperm等随机数生成的接口，今天就来分析一下在PyTorch中使用的随机数生成及其背后蕴含的算法原理。1. 定位源码首先，需要定位随机数生成的代码，经过查找，随机数生成的代码位于pytorch/aten/src/TH/下面的THRandom.h和THRandom.cpp。2. THRandom.h分析
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2023-12-03 09:38:08
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文章目录动量法1. 梯度下降的问题2. 动量法2.1 指数加权移动平均2.2 由指数加权移动平均理解动量法3. 从零开始实现4. 简洁实现小结 动量法目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变
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2023-12-13 03:41:42
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# PyTorch 求外积教程
在机器学习和深度学习领域，外积（cross product）是一种重要的运算，常用于计算向量的垂直方向。在本篇文章中，我们将一起学习如何在PyTorch中实现外积。
## 流程概述
接下来，我们将对求外积的整个流程进行详细说明。如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
# PyTorch求MSE（均方误差）的科普
在机器学习和深度学习的任务中，我们经常需要评估模型的性能。其中，均方误差（Mean Squared Error，简称MSE）是一种常见的评估指标之一。本文将介绍使用PyTorch计算MSE的方法，并提供相应的代码示例。
## 什么是均方误差（MSE）？
均方误差是衡量预测值与真实值之间差异的一种方法。它计算预测值与真实值之间的差异的平方的平均值。
原创
2023-10-01 07:00:42
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求众数 pytorch
在数据分析和机器学习的过程中，众数（也称为最常见值）是一个非常重要的统计量。求众数的能力对于理解数据集的特征和分布有着重要意义。本文将用 PyTorch 来求众数，并详细记录整个解决过程，从理论到实践，我们将探讨这个问题的各个方面。
### 背景描述
在过去的几年中，随着数据科学和人工智能的快速发展，统计方法在数据分析中扮演着越来越重要的角色。众数作为一种简单且有效的
PyTorch学习（二）前言一、autograd自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二 前言torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎，可为神经网络训练提供支持。神经网络就是寻求一个拟合函数，但是因为参数过多，所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值，PyTorch 拥有动态的计算图，存储记忆对向量的每一个函数操作，最后通过反向传播来计算梯度，这可以说是
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2023-08-27 22:56:45
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重新复习了一遍Python下有关矩阵的计算内容，整合成本博客。内容包括矩阵操作（创建矩阵、矩阵加减法）、矩阵乘法、矩阵转置（求转置矩阵）、求方阵的迹、方阵的行列式计算方法、逆矩阵/伴随矩阵、解多元一次方程。因为要借助numpy库，如果之前没有安装过的同学，可以使用pip install numpy安装。（一）Python矩阵操作 1.先引入numpy，以后的教程中，我们都引用为np作为简写 2.使
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2023-06-03 19:40:46
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文章目录前言1 概念2 Tensor3 梯度 前言在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本节将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1 概念Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的
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2023-08-10 21:51:16
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# PyTorch求矩阵内积的科普介绍
在深度学习和科学计算中，矩阵运算是非常重要的一部分。尤其是在进行线性代数运算时，矩阵的内积是基础操作之一。PyTorch，作为一个广泛使用的深度学习框架，提供了高效的方法来执行矩阵运算。在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch来计算矩阵内积，并通过代码示例来理解这一过程。
## 什么是矩阵内积？
矩阵内积（又称点积或数量积）是在线性代数中常用的运算之
在PyTorch中，torch.Tensor类是存储和变换数据的重要工具，相比于Numpy，Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本篇将介绍和总结如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1. 概念Tensor是这个py
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2023-08-20 14:42:17
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在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。 Tensor 是 autograd 包的核心类，如果将其属性 .requires_grad 设置为 True，它将开始追踪(track)在其上 ...
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2021-10-18 16:24:00
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# PyTorch 求模长入门指南
在本文中，我们将逐步介绍如何使用 PyTorch 计算张量的模长。对于刚入行的小白来说，理解并实现这一过程是掌握深度学习的重要基础。下面的步骤将帮助你顺利完成。
## 流程概述
为了更好地理解整个过程，我们将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------
原创
2024-09-22 07:01:08
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# PyTorch 自动求梯度的实现
在神经网络的训练过程中，我们常常需要通过优化算法调整模型的参数。为此，PyTorch 提供了强大的自动求梯度 (Automatic Differentiation) 功能来简化这一过程。本文将带您逐步了解如何在 PyTorch 中实现自动求梯度。
## 流程概述
下面是实现 PyTorch 自动求梯度的基本流程：
| 步骤 | 描述
# 使用PyTorch计算Dice系数的指南
在深度学习的领域，Dice系数（Dice coefficient）是一个常用的指标，尤其在图像分割任务中，用于衡量预测与真实标签之间的重叠程度。在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch来计算Dice系数。本文将分成几个步骤，您可以通过这些步骤逐步实现我们的目标。
## 整体流程
以下是实现Dice系数计算的步骤：
| 步骤编号 | 步骤名
