不乱于心,不困于情。
不畏将来,不念过往。如此,安好。

python 第7页

Pytorch 张量维度-seo优化_前端开发_渗透技术

Pytorch 张量维度

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Tensor类的成员函数dim()可以返回张量的维度,shape属性与成员函数size()返回张量的具体维度分量,如下代码定义了一个两行三列的张量: f = torch.randn(2, 3) print(f.dim()) print(f....

pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍-seo优化_前端开发_渗透技术

pytorch中squeeze()和unsqueeze()函数介绍

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一、unsqueeze()函数 1. 首先初始化一个a 可以看出a的维度为(2,3) 2. 在第二维增加一个维度,使其维度变为(2,1,3) 可以看出a的维度已经变为(2,1,3)了,同样如果需要在倒数第二个维度上增加一个维度,那么使用b....

pytorch教程之nn.Module类详解—使用Module类来自定义网络层

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前言:前面介绍了如何自定义一个模型——通过继承nn.Module类来实现,在__init__构造函数中申明各个层的定义,在forward中实现层之间的连接关系,实际上就是前向传播的过程。 事实上,在pytorch里面自定义层也是通过继承自n...

PyTorch的nn.Linear()详解-seo优化_前端开发_渗透技术

PyTorch的nn.Linear()详解

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PyTorch的nn.Linear()是用于设置网络中的全连接层的,需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量,一般形状为[batch_size, size],不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下: in_featur...

Python3基础:String模块ascii_letters和digits-seo优化_前端开发_渗透技术

Python3基础:String模块ascii_letters和digits

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其实不止是python3 可以, python2.7 也可以) 本文介绍Python3中String模块ascii_letters和digits方法,其中ascii_letters是生成所有字母,从a-z和A-Z,digits是生成所有数字...

python的with关键字-seo优化_前端开发_渗透技术

python的with关键字

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前言 with表达式其实是try-finally的简写形式。但是又不是全相同。 格式 """ 格式 with context [as var]: pass """ 其中的context是一个表达式,返回的是一个对象,var用来保存conte...

python3的enumerate函数-seo优化_前端开发_渗透技术

python3的enumerate函数

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在力扣刷题的过程中,经常会遇到enumerate函数,下面是enmuerate函数常见的一些用法: 1. enumerate参数为可遍历的变量,如字符串,列表等, 返回值为enumerate类 2. enumerate经常使用在for循环遍...

基于TF-IDF和KNN的模糊字符串匹配优化-seo优化_前端开发_渗透技术

基于TF-IDF和KNN的模糊字符串匹配优化

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在处理真实数据时,最大的问题主要是数据预处理。 匹配可能是许多分析师面临的最大挑战之一。例如,当我们谈论乔治·华盛顿和G·华盛顿时,当然,我们谈论的是一个人,即美国的第一任总统。幸运的是,研究人员已经开发出了概率数据匹配算法或众所周知的模糊...

总结3类方法Numpy获取数组中的元素-seo优化_前端开发_渗透技术

总结3类方法Numpy获取数组中的元素

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1. 本文介绍 前面我借着3个函数,为大家讲述了数组与列表的相互转化,数组的数据类型转化,以及如何改变ndarray数组的形状。 今天黄同学就为大家介绍以下内容: Ⅰ 普通索引+切片; Ⅱ 通过整数数组进行索引(这个比较有用); Ⅲ 通过布...