3117-严煜东-人工智能学科-计算机视觉——就业:否 扫二维码继续学习 二维码时效为半小时

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broadingcasting

(1)expand

(2)without copying data

key idea

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repeat接口

repeat传参的参数是拷贝的次数

转置操作

 

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Expand/repeat

Expand——broadcasting仅仅是把数据进行了传播,节约内存

仅仅局限于从1开始扩展,如果是从3拓展的话,是不可行的,会报错

Repeat——实实在在的数据拷贝

 

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squeeze、unsqueeze

for example

 

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数据的存储、维度顺序非常重要,需要时刻谨记

 

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4、rand、rand_like、randint

rand随机生成在[0, 1]的数值

rand_like是先把rand生成的数组读取出来再喂给rand函数

randint需要给出最大值、最小值和shape

 

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创建tensor

(1)从numpy进行导入

(2)从list里面导入

小写的tensor括号里接收的是现有数据,而大写Terson、FloatTensor里面接受的是形状,也可以接受现成的数据,括号里用中括号时表示现成的数据,括号时输入的形状

 

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Dim1

一般会用在bias、线性层的输入

Dim2

一般用在batch,当输入多张图片时,第一个数字是图片的个数,第二个是打平图片之后的一维点数

Dim3

适合RNN的文字处理

Dim4

适合CNN

第一个数字是图片的个数,第二个数字是图片的通道,通道为1是灰色图像,通道为3的是菜色图像,后两位数字28*28是minis数据集的长和宽

 

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pytorch中的数据类型

没有对string的支持内键

how to denote string

(1)One-hot并不体现语义

(2)Embedding—word2vec

核实数据类型

数据类型

(1)标量

 

 

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回归问题实战

(1)先计算总损失值

(2)然后计算w和b的偏导,进而更新梯度值

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需要四步:
(1)load data

(2)build model

(3)train

(4)test

 

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Non-linear Factor

加入激活函数之后

pred既有线性表达能力,还有非线性的表达能力

 

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pytorch的功能:
(1)CPU加速;

没有显卡,用不了cuda

(2)自动求导*非常重要,因为深度学习本质上就是在利用梯度下降法来求最优解;

(3)常用网络层

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静态图:

define——>run

在最开始就需要定义好公式,给定输入值,得到输出值,而且在运行的过程中无法进行调整

动态图:

可以随时调整公式

 

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linear Regression——我们要估计连续函数的值;

logistic Regression——在上述linear regression的基础上增加了一个激活函数,把y的空间压缩到0-1的范围,0-1可以表示一个概率

classification——所有的可能性概率之和为1

 

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连续[2:5,1:4]跳跃[[2,1],[3,5]]

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Dino · 2021-05-09 · 自由式学习 0

数据分析的流程:

  1. 提出问题
  2. 准备数据
  3. 分析数据
  4. 获得结论
  5. 成果可视化
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控制流程:顺序、条件、循环

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