1 AutogradpyTorch tensor记录着它们自己的由来，即由哪些父tensor和哪些操作生成了该tensor，因此可以通过链式法则自动推导输出相对于输入的梯度。在tensor的构造函数中，写明requires_grad=True或者使用requires_grad_函数可以设置记录该tensor的梯度。1.1 叶结点才有梯度pyTorch默认只对叶节点记录梯度，对于非叶节点默认是不保存
import torch.nn as nna = nn.LSTM(3,3)for name,v in a.named_parameters(): print(name) print结果：weight_ih_l0weight_hh_l0bias_ih_l0bias_hh_l0
原创
2022-07-19 11:47:51
49阅读
何为叶子节点和非叶子节点在理解register_hook之前，首先得搞懂什么叶子节点和非叶子节。简单来说叶子节点是有梯度且独立得张量，例如a = torch.tensor(2.0,requires_grad=True)，b= torch.tensor(3.0,requires_grad=True)，非叶子节点是依赖其他张量而得到得张量如c = a+b。 判断是叶子节点还是非叶子节点可以使用 is_
转载
2024-08-19 19:38:16
98阅读
# 如何通过 jQuery 获取节点的 name 属性
在前端开发中，jQuery 是一个强大的工具，能极大提升我们操作 DOM 的效率。今天，我们就来学习如何使用 jQuery 获取 HTML 元素的 `name` 属性。本文将详细介绍实现的步骤，并通过代码示例进行说明。
## 流程概述
下面是获取 HTML 元素 `name` 属性的基本流程：
| 步骤 | 说明
LSTM理解与pytorch使用引言LSTM结构总体结构详细结构Pytorch用法参数介绍使用实例获取中间各层的隐藏层信息关于变长输入 引言LSTM应该说是每一个做机器学习的人都绕不开的东西，它的结构看起来复杂，但是充分体现着人脑在记忆过程中的特征，下面本文将介绍一下LSTM的结构以及pytorch的用法。LSTM结构总体结构 首先，LSTM主要用来处理带有时序信息的数据，包括视频、句子，它将人
转载
2023-09-26 05:48:28
120阅读
在Pytorch中，默认情况下，非叶节点的梯度值在反向传播过程中使用完后就会被清除，不会被保留。只有叶节点的梯度值能够被保留下来。 对于任意一个张量来说，我们可以用 tensor.is_leaf 来判断它是否是叶子张量（leaf tensor） 在Pytor
转载
2023-10-27 06:25:38
125阅读
# Java取XML节点name实现方法
## 引言
在Java开发中，经常会遇到需要从XML文件中获取节点的需求。本文将详细介绍如何使用Java来实现获取XML节点name的方法。
## 流程概述
在开始具体的实现之前，我们先来简要介绍一下整个流程。下面是获取XML节点name的流程示意图：
```mermaid
gantt
title 获取XML节点name流程
section 准备工
原创
2023-10-26 04:52:07
53阅读
通过前几期视频的学习，我们知道了关于一维特征的输入（也就是只有一个x）应该如何处理？但事情往往并不那么简单。比如下图这个预测一个人在一年之后得糖尿病的概率的例子，这个时候我们的输入将会有很多的指标。你可以把它看成是我们体检的各种值。最后一排的外代表了他是否会得糖尿病。 那么多维的特征输入应该怎么办呢？我们就需要把每一个特征x付以相应的权重。在进行逻辑回归时，把每一个维度的x乘相应的权值的和加上一个
转载
2023-11-29 15:42:25
35阅读
本文中的RNN泛指LSTM，GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的。CNN中：batchsize的位置是position 0.
RNN中：batchsize的位置是position 1.在RNN中输入数据格式：对于最简单的RNN，我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入，必须显式的传入隐藏状态。torch.nn.
转载
2024-07-19 20:46:54
41阅读
# 使用PyTorch实现跨节点训练入门指南
PyTorch是一个流行的深度学习框架，在进行大规模模型训练时，跨节点训练（distributed training）可以显著加速训练过程。对于刚入行的小白来说，掌握跨节点训练的基本流程和代码实现是非常重要的。本文将一步步教你如何用PyTorch实现跨节点训练。
## 一、整个流程
在进行跨节点训练之前，我们需要了解整个实施流程。下面是一个基本步
原创
2024-08-24 05:30:23
108阅读
# Pytorch 跨节点深度学习
## 引言
在深度学习的领域，数据量的迅速增长和计算需求的提升，使得单机训练越来越难以满足实际应用的需求。因此，跨节点（Distributed）训练技术应运而生。Pytorch 提供了强大的工具来帮助开发者在多个节点上进行分布式训练，从而提升整体模型的效率和准确性。
## 什么是跨节点训练？
“跨节点训练”指的是将深度学习模型的训练过程分散到多个计算节点
原创
2024-08-11 07:12:36
79阅读
关于 torch.nn
文章目录关于 `torch.nn `MNIST 数据下载1. Neural net from scratch (不用torch.nn)2.Using torch.nn.functional3. 使用nn.Module重构4. nn.Linear5. optim6. Dataset6. DataLoader7. Add validation8. fit() and get_
转载
2024-09-29 23:18:26
49阅读
介绍了数据如何读取，和 transforms相关操作
本节讲述Data如何利用Pytorch提供的DataLoader进行读取，以及Transforms的图片处理方式。 【文中思维导图采用MindMaster软件】注意：笼统总结Transforms，目前仅具体介绍裁剪、翻转、标准化，后续随着代码需要，再逐步更新。目录一. 数据读取（DataLoader
转载
2023-08-23 16:26:12
91阅读
PyTorch入门实战教程笔记（三）：手写数字问题引入MNIST数据集MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。下载数据集 网址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 数据集简介： 1、共有4数据集，下载之后保存在磁盘中（最好放在代码执行目录
转载
2024-01-05 22:57:47
33阅读
前面讲过的图片输入方式是从图片的文件夹来读取图片的一种方式。但是必须将类别单独放在一个文件夹。我们现在创建Dataset的子类来进行输入。必须继承自data.Dataset __getitem__ 方法必须创建，只要有这个方法，我们就可以进行切片 __len__ 必须被实现，有了这个方法，我们就可以使用len方法返回数据集的长度import torch
from torch.u
转载
2023-08-16 17:18:14
128阅读
1. torch.abs(input, out=None)说明：计算输入张量的每个元素绝对值参数：input(Tensor) -- 输入张量out(可选) -- 输出>>> import torch
>>> torch.abs(torch.FloatTensor([-1, -2, 3]))
tensor([1., 2., 3.])2. torch.acos(in
转载
2023-10-26 13:28:15
131阅读
参考链接https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.3_channels多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做互相关运算。由于输入和卷积核各有个通道，我们可以在各个通道上对输入的二维数组和卷积核的二维核数组做互相关运算，再将这个互相关运算
转载
2023-10-19 15:08:07
79阅读
本文为大家介绍下jquery通过
name名称获取当前
name的value值的具体实现，感兴趣的朋友可以参考下。
复制代码代码如下:$("*[
name='
name']").val(); //获取vlaue值
$("*[
name='
name']").attr('id','
name'); //添加id名称
$("*[
name='
name']").after('<div>hello w
转载
2023-06-15 20:42:53
299阅读
JS获取DOM元素的方法:document.getElementById('id'); 通过ID获取
document.getElementsByName('name'); 通过name属性
document.getElementsByTagName('div'); 通过标签名
document.getElementsB
转载
2023-08-02 11:12:29
187阅读
详解python中__name__的意义以及作用首先定义了一个test.py的文件，然后再定义一个函数，并在函数定义后直接运行：test.py
def HaveFun():
if __name__ == '__main__':
print('I am in my domain,my name is %s' % __name__)
else:
print('Someone else calls me
转载
2023-12-19 20:54:22
44阅读
