图卷 分子 性质pytorch

[pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False)

prologue title: [pytorch] 训练时冻结一部分模型的参数 —— module.requires_grad_(False) 代码用到一个解码器\(dec\),希望用它预测生成结果\(g\)的counting encode并用以计算损失,以此约束生成器生成合理的结果(能解码出正确的 ......
requires_grad requires 模型 参数 pytorch

pytorch(10.2.2) 注意力汇聚理论 代码测试

https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html from d2l import torch as d2l import torch from torch import nn #@save def show_hea ......
注意力 pytorch 理论 代码 10

pytorch_Tensorboard的使用

SummaryWriter()将什么写入文件中,如果不指定的话,就写入默认的 需要两个方法 writer.add_image() wruter.add_scalar() from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter # 导入tensorboard ......
pytorch_Tensorboard Tensorboard pytorch

pytorch(9.7) keras-Embedding 嵌入层

https://www.tensorflow.org/text/guide/word_embeddings 将文本表示为数字 机器学习模型将向量(数字数组)作为输入。处理文本时,您必须做的第一件事是想出一种策略,将字符串转换为数字(或“矢量化”文本),然后再将其输入模型。 1独热编码 作为第一个想法 ......
keras-Embedding Embedding pytorch keras 9.7

pytorch官网方法安装报错 | 【解决方法】

pytorch官网给出了两种安装方法 conda pytorch, 去这里检查conda的pytorch的历史版本 pip torch, 去这里检查pip的torch的历史版本 pytorch和torch的区别 pip 的 torch 集成了pytorch(cpu版的pytorch)和 pytorc ......
方法 pytorch

使用Pytorch实现频谱归一化生成对抗网络(SN-GAN)

自从扩散模型发布以来,GAN的关注度和论文是越来越少了,但是它们里面的一些思路还是值得我们了解和学习。所以本文我们来使用Pytorch 来实现SN-GAN 谱归一化生成对抗网络是一种生成对抗网络,它使用谱归一化技术来稳定鉴别器的训练。谱归一化是一种权值归一化技术,它约束了鉴别器中每一层的谱范数。这有 ......
频谱 Pytorch SN-GAN 网络 GAN

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.7 通过时间反向传播

8.7.1 循环神经网络的梯度分析 本节主要探讨梯度相关问题,因此对模型及其表达式进行了简化,进行如下表示: \[\begin{align} h_t&=f(x_t,h_{t-1},w_h)\\ o_t&=g(h_t,w_o) \end{align} \]参数字典: \(t\) 表示时间步 \(h_t ......
深度 Pytorch 时间 8.7

函数的性质——奇偶性

怎么判断一个函数的奇偶性? 如果函数满足 f(-x) = -f(x),则说明它是奇函数;如果函数满足 f(-x) = f(x),则说明它是偶函数。 举例说明: 当函数满足 f(-x) = -f(x) 时,它是一个奇函数。一个简单的示例是函数 f(x) = \(x^3\)。让我们验证一下: 对于任意实 ......
奇偶 函数 性质

pytorch(10.2) 注意力汇聚理论

https://zh.d2l.ai/chapter_attention-mechanisms/nadaraya-waston.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/265108616 Attention注意力机制与self-attention自注意力机制 Attenti ......
注意力 pytorch 理论 10.2 10

pytorch(9-1) 门控循环单元

复杂实现 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l from API_86 import * # 1-1 初始化权重 W b def get_ ......
单元 pytorch

【地表最强】深度学习环境配置攻略 | 【nvidia-driver】, 【cuda toolkit】, 【cudnn】, 【pytorch】

更新截止到 2023.10.16 1.要素: linux(ubuntu 22.04) nvidia-driver(也叫做 cuda driver):英伟达GPU驱动,命令:nvidia-smi cuda (也叫做 cuda toolkit): 这个必须有。CUDA是NVIDIA创建的一个并行计算平台 ......
地表 nvidia-driver 深度 toolkit pytorch

pytorch的 jit功能不应该叫aot功能吗?

jit简介 pytorch的jit功能是为了生成类似于计算图的功能,能加快模型速度,便于部署,属于是取tensorflow之长补自己之短。 jit由来 之所以叫jit,是因为他仍然属于实时解释的范畴,但是能预先生成中间量,“审时度势”地实时运行。 参考 可以看这位帖子:https://zhuanla ......
功能 pytorch jit aot

神奇の性质

定义对于一个区间 \([l,r]\) 中不存在 \(l \leq l' \leq r' \leq r\) 满足 \(mex(l,r) = mex(l',r')\) ,则称这个区间为“好的区间” 。好的区间只有 \(O(n)\) 个。 证明:不妨设 \(a_l > a_r\) ,显然有 \(a_l < ......
性质

PyTorch之线性回归模型

1 简介 1.1 线性回归模型简介 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = wx+e,e为误差服从均值为0的正态分布。其中只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,称为一元线性回归。 1 ......
线性 模型 PyTorch

LCA性质

https://zhuanlan.zhihu.com/p/644325700 1 \[LCA(p_1,p_2,p_3...p_n)=LCA(LCA(LCA(p_1,p_2),p_3),...p_n) \]证明略 2 \[LCA(p_1,p_1,p_2)=LCA(p_1,p_2) \]所以LCA相关可 ......
性质 LCA

在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测|附代码数据

全文链接:http://tecdat.cn/?p=8145 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告,包括一些图形和统计输出。 顾名思义,时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如,24小时内的温度,一个月内各种产品的价格,一年中特定公司的股票价格 诸如长期短期记忆网络(LSTM)之类的高级深 ......
时间序列 序列 PyTorch 代码 时间

全球洋流分布、性质

手画,丑,见谅 正常洋流 北赤道暖流 分布:赤道偏北的洋面上。 特点:直线向西流。 本质:风海流(信风吹拂)。 南赤道暖流 分布:赤道偏南的洋面上。 特点:直线向西流。 本质:风海流(信风吹拂)。 西风漂流 分布:南半球西风带。 特点:向东流,环绕地球。 本质:风海流(西风吹拂)。 赤道逆流 分布: ......
洋流 性质 全球

使用Anaconda Prompt创建pytorch虚拟环境报错,之前根据其他博主改过 condarc文件,但还是不行,想知道condarc文件原内容好改过来,顺便看看环境创建失败的原因

https://ask.csdn.net/questions/7687739?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522169718835016800182780874%2522%252C%2522scm%2522%253A%25 ......
condarc 环境 文件 Anaconda 原因

Prefixes and Suffixes (CF D) (字符串翻转找性质)

思路: 利用操作 使得题目更好分析, t 的后缀,反转t , 来看t 的前缀, 实际操作的时候, 把s 和 t 的前缀在反转一下进行交换就可以了, 发现性质 1 C(si, ti) 他们的相对位置不会变化, 一直是匹配的 然后利用 翻转的性质, 一定会产生任意我想要的排列 (从后开始构造, 先把目标 ......
字符串 字符 Prefixes Suffixes 性质

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.6 循环神经网络的简洁实现

import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_steps = 32, 35 train_iter, vocab = ......
神经网络 深度 神经 Pytorch 网络

pytorch(8-6) 循环神经网络的简洁实现

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html# 86循环神经网络的简洁.py import torch from torch import nn from torch.nn import functional ......
神经网络 神经 pytorch 网络

pytorch(8-6) 循环神经网络的简洁实现

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn-concise.html API_85.py import collections import re from d2l import torch as d2l import random ......
神经网络 神经 pytorch 网络

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.5 循环神经网络的从零开始实现

%matplotlib inline import math import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F from d2l import torch as d2l batch_size, num_ste ......
神经网络 深度 神经 Pytorch 网络

pytorch nn.KLDivLoss()损失计算

参考:https://blog.csdn.net/L888666Q/article/details/126346022?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2~default~baidujs_baidulandingword~defaul ......
KLDivLoss 损失 pytorch nn

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.4 循环神经网络

8.4.1 无隐状态的神经网络 对于无隐藏装态的神经网络来说,给定一个小批量样本 \(\boldsymbol{X}\in\mathbb{R}^{n\times d}\),则隐藏层的输出 \(\boldsymbol{H}\in\mathbb{R}^{n\times h}\) 通过下式计算: \[\bo ......
神经网络 深度 神经 Pytorch 网络

pytorch报错

问题报错 RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.FloatTensor [544, 768]], whi ......
pytorch

直播小程序源码,pytorch同时让两个dataloader打乱的顺序是相同

直播小程序源码,pytorch同时让两个dataloader打乱的顺序是相同 class MyDataset(Dataset): def __init__(self, datasetA, datasetB): self.datasetA = datasetA self.datasetB = data ......
程序源码 dataloader 源码 顺序 同时

pytorch(8-3) 文本语言处理 拆分成字符统计词频并从高到底分配ID 画图可视化1-3元词频分布规律

https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/language-models-and-dataset.html import collections import re from d2l import torch as d2l #@save ......
词频 字符 规律 文本 pytorch

搭建Pytorch2.1+CUDA12.1+Anaconda+Pycharm深度学习环境

环境: Win11 22H2 需要的安装包: Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe Python 3.11. pycharm-professional-2021.2.1.exe CUDA12.1与CUDNN V8.9.5 pytorch 2.1 选择性安装Open ......
深度 Pytorch2 Anaconda Pytorch Pycharm

《动手学深度学习 Pytorch版》 8.3 语言模型和数据集

8.3.1 学习语言模型 依靠在 8.1 节中对序列模型的分析,可以在单词级别对文本数据进行词元化。基本概率规则如下: \[P(x_1,x_2,\dots,x_T)=\prod^T_{t=1}P(x_t|x_1,\dots,x_{t-1}) \]例如,包含了四个单词的一个文本序列的概率是: \[P( ......
深度 模型 Pytorch 语言 数据