不得不使用递归的地方：汉诺塔目录索引（因为你永远不知道这个目录里边是否还有目录）快速排序（二十世纪十大算法之一）树结构的定义等如果使用递归，会事半功倍，否则会导致程序无法实现或相当难以理解使用递归求阶乘：def factorial(n):
result = n
for i in range(1,n):
result *= i
return result
n
目录1.导入python计算库2.张量的属性和方法1)属性2)方法a.计算维度 b.这两种创建有啥区别c.矩阵的加法d.矩阵的乘法e.索引方法f.view操作可以改变矩阵的维度g.转化方法（numpy与torch的相互转化），两者之间的协同操作如果觉得对你有帮助，可以点赞收藏呢。1.导入python计算库import torch
import numpy as np为了方便torch的相
文章目录前言1. 学习是参数估计1.1. 概念1.2. 生成数据1.3. 绘制散点图2. 减少损失2.1. 概念2.2. 使用线性模型去拟合函数2.2.1. 线性模型2.2.2. 均方损失函数2.2.3. 调用模型并检查损失2.2.4. 广播机制3. 沿着梯度下降3.1. 概念3.2. 减小损失3.3. 分析3.3.1. 计算导数3.3.2. 将导数应用到模型中3.3.3. 定义梯度函数3.4.
作者：PJ-Javis requires_gradVariable变量的requires_grad的属性默认为False,若一个节点requires_grad被设置为True，那么所有依赖它的节点的requires_grad都为True。x=Variable(torch.ones(1))w=Variable(torch.ones(1),requires_grad=True)y=x*wx.requi
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2022-05-18 21:01:15
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https://blog..net/u012436149/article/details/66971822 简单总结其用途 （1）requires_grad=Fasle时不需要更新梯度， 适用于冻结某些层的梯度； （2）volatile=True相当于requires_grad=False，
原创
2022-01-17 16:52:36
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无论如何定义计算过程、如何定义计算图，要谨记我们的核心目的是为了计算某些tensor的梯度。在pytorch的计算图中，其实只有两种元素：数据（tensor）和运算，运算就是加减乘除、开方、幂指对、三角函数等可求导运算，而tensor可细分为两类：叶子节点(leaf node)和非叶子节点。使用backward()函数反向传播计算tensor的梯度时，并不计算所有tensor的梯度，而是只计算满足这几个条件的tensor的梯度：1.类型为叶子节点、2.requires_grad=True、3.依赖该tens
原创
2021-08-13 09:42:30
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前言该文章是我回过头来看之前的pytorch笔记的一些记录，以自己的思路将一些相关的内容集合起来进行记录，算是对之前阶段学习的总结。问题描述刚接触pytorch的时候，一个很常见的操作就是参考别人的代码或者观看别人的教学视频。但随着pytorch的更新，一些特性便会发生变化，这就很明显地会体现在代码上，比如之前的一些代码和现在的代码将会变得不一样，尽管它们实现的功能基本是一样的。尤其是对于训练模型
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2024-01-01 20:14:13
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new_tensor(data, dtype=None, device=None, requires_grad=False) → TensorReturns a new Tensor with data as the tensor data. By default, the returned Tensor has the same torch.dtype and torch.device as...
原创
2021-08-13 09:35:04
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param.requires_grad = False:屏蔽预训练模型的权重，只训练全连接层的权重
原创
2023-05-18 17:13:38
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有关ceres库进行平差–记录学习可以借鉴.1.构建仿函数，重载()运算符，在重载中定义误差函数；有固定的格式要求，可以用类也可以用结构体，常用类，可以写一个专门存放仿函数的cost.h文件，定义在同一个命名空间下。 下面展示一些 内联代码片。// 通过类定义仿函数CostFunctor
class CostFunctor{
public:
//声明构造函数,括号中放置传入的参数或对象，利用初始化
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2024-05-29 09:54:51
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param.requires_grad = False的作用是:屏蔽预训练模型的权重。只训练最后一层的全连接的权重。最后一层的添加，是通过[2]中的一句代码：model_conv.fc = nn.Linear(num_ftrs, 2)可以发现，冻结预训练模型的权重后，验证精度会下降。...
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2021-08-13 09:40:12
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Oracle参数设置之set与reset的实际案例环境：Oracle 10.2.0.5 RAC需求：节点1的aq_tm_processes要求恢复默认，节点2设置要求保持不变1.构建测试环境2.测试方案3.总结背景介绍： 从10.2官档可以查到aq_tm_processes参数，看到该参数的默认值是0，我们姑且叫做它为默认0. 然后，在实际上发现，这个默认0和我们手工将其SET设置成0，效果是完全
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2024-04-09 15:14:02
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welcome to my blog问题描述我想将pytorch的计算结果赋值给numpy array, S[i, v] = torch.div(row_res, row_sum), 其中S是numpy array, 结果
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2023-01-18 00:59:37
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目录class torch.no_grad[source]class torch.no_grad[source]不能进行梯度计算的上下文管理器。当你确定你不调用Tensor.backward()时，不能计算梯度对测试来讲非常有用。对计算它将减少内存消耗，否则requires_grad=True。在这个模式下，每个计算结果都需要使得requires_grad=False，即使当输入为requires_grad=True。当使用enable_grad上下文管理器时这个模式不起作用。这个上下文管理器是
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2021-08-12 22:31:25
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引言Kotlin是一个基于JVM的新的编程语言，由JetBrains开发。JetBrains，作为目前广受欢迎的Java IDE IntelliJ的提供商，在Apache许可下已经开源其Kotlin编程语言。与Java相比，Kotlin的语法更简洁、更具表达性，而且提供了更多的特性，比如，高阶函数、操作符重载、字符串模板。它与Java高度可互操作，可以同时用在一个项目中。Kotlin的定位非常有特
UNet++讲解 玖零猴：UNet++解读 + 它是如何对UNet改进 + 作者的研究态度和方式zhuanlan.zhihu.com
BraTs数据准备数据来源本文用的训练集和验证集均来自BraTs2018的训练集(其中HGG:210个病人,LGG:75个病人)但由于BraTs只公开训练集数据,没有测试集数据,如果在训练集中再拆一部分用来作测试集的话,那训练集便少
ires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()
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2020-07-23 02:19:00
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Python关键字及可变参数*args,**kw原理解析可变参数顾名思义，函数的可变参数是传入的参数可以变化的，1个，2个到任意个。当然可以将这些 参数封装成一个 list 或者 tuple 传入，但不够 pythonic。使用可变参数可以很好解决该问题，注意可变参数在函数定义不能出现在特定参数和默认参数前面，因为可变参数会吞噬掉这些参数。def report(name, *grades):
to
requires_gradpytorch新建一个tensor，其默认requires_grad=False；但神经网络的权重参数(即net.parameters)默认requires_grad=True。例子，比如x的requires_grad=True，y的requires_grad=False，而z=x+3y，则z的requires_grad也等于true，因为z由两条路径组成，其中x的那条是
ntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_
原创
2022-07-18 21:26:08
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