在Word2vec中使用到了非相关数据的降采样方法, 其中用到了torch.mu
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2022-11-16 19:46:43
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torch.distributions.multinomial.Multinomial(total_count=1,probs=None,logits=N，我们就只能往几个位置掷骰子，这是限定的大前提
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2023-02-23 15:55:21
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就是抽样a = torch.FloatTensor([[0,0,0,0,0,0,0,100]])b=softmax(a)b.multinomial()Variable containing: 7 [torch.LongTensor of size 1x1]b.multinomial()Variable containing: 7 [torch.LongTen
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2022-07-19 11:49:33
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Welcome To My Blog 作为LDA的预备知识,Dirichlet Multinomial共轭结构很重要
原创
2023-01-18 10:28:33
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描述
MULTINOMIAL函数返回值之和的阶乘与阶乘积之比。
语法
MULTINOMIAL (number1, [number2] ...)
争...
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2023-09-18 17:00:21
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多线程multithreading（参考runnoob、莫烦python、python-cookbook），具体上手使用可看看莫烦python。 先说下自己的总结，自己是看了莫烦的视频，主要是关于怎么在python中添加多个线程，多个线程在python还是顺序执行的。因为python中的多线程解释器（这个解释器不太理解）并不是线程安全的——并行执
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2023-12-29 19:22:56
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tf.multinomial(logits, num_samples, seed=None, name=None)看一个使用LSTM的代码，使用了这个函数，故学习下。从multinomial分布中采样，样本个数是num_samples，每个样本被采样的概率由logits给出logits: 2-D Tensor with shape [batch_size, num_classes]. Eac...
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2023-01-18 00:47:15
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二分类逻辑回归我们定义为类别为1（二分类0，1）的概率，表示类别为1的概率与类别为0的概率比的对数，当，则为类别1。 可以看到最后的standard logistic function是sigmoid function。多分类逻辑回归以一个三分类（0，1，2）为例，定义三组二分类逻辑回归的权重，则定义每个类别概率 可以看到最后的standard logistic function是softmax
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2022-12-04 00:27:31
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温馨提示：为了大家能很好的理解这个**多项式分布采用**，这里建议先看下面的这段内容至于什么是多项式分布，这里不再赘述，不懂的同学可以去这里学习多项式分布采样实现逻辑
思路：
将每个概率值对应到[0,1]区间内的各个子区间（概率值大小体现在子区间的长度上），每次采样时，按照均匀分布随机生成一个[0,1]区间内的值，其落到哪个区间，则该区间概率值对应的元素即为被采样的元素；
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2023-10-14 19:26:10
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先前的文章中，我们介绍了 TorchMultimodal，今天我们将从一个具体案例出发，演示如何在 Torch Distributed 技术加持下，在 TorchMultimodal 库中扩展多模态基础模型。近年来，大模型已成为一个备受关注的研究领域。以自然语言处理为例，语言模型已经从几亿参数（BERT）发展到了几千亿参数（GPT-3），对下游任务的性能提升显示出重大作用。业界对大规模语言模型如何
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2024-03-12 22:47:57
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文章目录Torch 入门教程Torch 的基础知识torch和PyTorch什么区别？TensorAutogradOptimizer举例一模型定义模型训练模型保存和加载模型评估举例二数据载入模型定义和训练模型测试总结 Torch 入门教程这是一篇针对 Torch 框架的入门教程，主要介绍 Torch 的基础知识、数据载入、模型定义和训练，以及模型测试。Torch 的基础知识Torch 是一个基于
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2023-08-10 11:00:12
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PyTorch - torch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.leflyfishtorch.eq、torch.ne、torch.gt、torch.lt、torch.ge、torch.le以上全是简写参数是input, other, out=None逐元素比较input和other返回是torch.BoolTensorimport torcha=torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])b=torch.t
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2021-08-12 22:30:12
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torch.randn()产生大小为指定的，正态分布的采样点，数据类型是tensortorch.mean()torch.mean(input) 输出input 各个元素的的均值，不指定任何参数就是所有元素的算术平均值，指定参数可以计算每一行或者 每一列的算术平均数例如：a=torch.randn(3) #生成一个一维的矩阵b=torch.randn(1,3) #生成一个二维的矩阵print(a)print(b)torch.mean(a)结果：tensor([-
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2021-08-12 22:30:13
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亲测可用
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2022-11-16 19:33:04
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NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。本文主要介绍Python Numpy random.multinomial() 多项式分布原文地址：Python Numpy random.multinomial() 多项式分布...
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2022-06-08 05:18:28
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/pytorch/aten/src/THC/THCTensorRandom.cuh:187: void sampleMultinomialOnce(long *, lo
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2022-07-19 12:23:18
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我给的示例是chatglm的，有需要的可以换成其他的模型，原理是一样的。
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2023-06-24 00:34:13
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本教程将向您展示如何正确设置音频数据集的格式，然后在数据集上训练/测试音频分类器网络。Colab 提供了 GPU 选项。 在菜单选项卡中，选择“运行系统”，然后选择“更改运行系统类型”。 在随后的弹出窗口中，您可以选择 GPU。 更改之后，运行时应自动重新启动（这意味着来自已执行单元的信息会消失）。首先，让我们导入常见的 Torch 包，例如torchaudio，可以按照网站上的说明进行安装。 #
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2024-04-29 12:50:32
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torch.min、torch.max、torch.argmaxtorch.min、torch.max、torch.argmaxtorch.min、torch.max、torch.argmax
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2021-08-02 14:19:55
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tf.multinomial()/tf.random.categorical()用法解析首先说一下，tf.multinomial()在tens
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2022-09-15 11:08:51
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