序列seq深度pytorch
pytorch的简单线性回归
2023-08-09 本节课视频：https://www.bilibili.com/video/BV1PX4y1g7KC?p=4&spm_id_from=pageDriver&vd_source=bd35cfd68e5bfc28dcf5a57f74e25ae3 首先是创建数据迭代器 def load ......
序列学习
序列学习 生活中的所有事物都是与时间相关的，也就形成了一个序列。为了对序列数据（文本、演讲、视频等）我们可以使用神经网络并导入整个序列，但是这样我们的数据输入尺寸是固定的，局限性就很明显。如果重要的时序特征事件恰好落在输入窗以外，就会产生更大的问题。所以我们需要的是： ......
Python用GARCH对ADBL股票价格时间序列趋势滚动预测、损失、可视化分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33398 原文出处：拓端数据部落公众号 金融市场的股票价格时间序列分析一直以来都是投资者和研究者关注的主题之一。准确预测股票价格的趋势对于制定有效的投资策略和决策具有重要意义。因此，许多研究人员使用各种统计方法和模型来分析和预测股票价格的变动。 ......
大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC的pytorch源码编译报错——USE_CUDA=OFF——编译好的pytorch不支持CUDA的问题解决
如题： pytorch源码编译报错——USE_CUDA=OFF 在编译pytorch源码的时候发现错误，虽然编译环境中已经安装好CUDA和cudnn，环境变量也都设置好，但是编译好的pytorch包wheel总是在运行torch.cuda.is_available() 显示false，于是从编译源码 ......
序列化
# 什么是序列化 我们把对象(变量)从内存中变成可存储或传输的过程称之为序列化，在Python中叫pickling，在其他语言中也被称之为serialization，marshalling，flattening等等，都是一个意思。 # 为什么要序列化 ## 1. 持久保存状态 需知一个软件/程序的执 ......
利用pytorch自定义CNN网络（二）：数据集的准备
本文是利用pytorch自定义CNN网络系列的第二篇，主要介绍构建网络前数据集的准备，关于本系列的全文见[这里](https://www.cnblogs.com/wpx123/p/17613613.html "这里")。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 4600U) + p ......
delphi 自带的JSON序列化类
unit Unit1; interface uses Winapi.Windows, Winapi.Messages, System.SysUtils, System.Variants, System.Classes, Vcl.Graphics, Vcl.Controls, Vcl.Forms, V ......
Weblogic WLS Core Components 反序列化命令执行漏洞（CVE-2018-2628）
Vulhub - Docker-Compose file for vulnerability environment 1、介绍 名称：Weblogic WLS Core Components 反序列化命令执行漏洞（CVE-2018-2628） 编号：CVE-2018-2628 原理： 应用：Webl ......
CUDA11.3编译pytorch2.0.1报错：error: ‘nvmlProcessInfo_v1_t’ was not declared in this scope
问题如题： CUDA11.3编译pytorch2.0.1报错：error: ‘nvmlProcessInfo_v1_t’ was not declared in this scope 解决方法参考： https://github.com/pytorch/pytorch/issues/100618 简 ......
Bert Pytorch 源码分析：五、模型架构简图 REV1
## 注意力  ## FFN 。 笔者的运行设备与软件：CPU (AMD Ryzen™ 5 46 ......
Json序列化操作
# 前言 # Jackson ## 序列化配置 配置1：通过 yml 文件配置日期序列化格式，只对 Date 类型字段有效，对 LocalDateTime 类型字段无效。 ```java spring: jackson: date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss time-z ......
Atcoder ABC307_G-Approximate Equalization 序列dp
# [AT_ABC307_G-Approximate Equalization](https://atcoder.jp/contests/abc307/tasks/abc307_g "ABC307_G") [没想到还有Approximate Equalization II ！！：AT_ABC313_ ......
大连人工智能计算平台——华为昇腾AI平台——高性能计算HPC的pytorch环境报错——torch.cuda.is_available()显示false——NVIDIA显卡驱动版本过低导致pytorch无法使用cuda
在使用这个HPC平台的时候发现了这么一个问题，那就是编译好的pytorch-cuda和anaconda官方安装的pytorch-cuda均不能调用cuda计算，这个现象十分的诡异，经过长时间的调查发现了问题所在——NVIDIA驱动版本过低。 给出该HPC的显卡驱动版本： ......
深度神经网络
需要解决的问题： 1、掉入局部最优解的陷阱 2、过拟合（陷入对特定模式的数据进行最优化，无法对未知输入进行正确的预测） 3、梯度消失——使用ReLU作为激励函数 4、学习时间过长 一些解决方案： 1、更换最优化算法 2、批次尺寸最优化 3、对超参数的最优化（神经网络层数、神经元个数、学习系数） 4、 ......
pytorch-两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个
要将两个PyTorch中的Sequential模型合并成一个，你可以使用`nn.Sequential`的`add_module`方法或者直接使用`*`操作符来解包Sequential模型并将它们合并。以下是两种方法的示例： 方法一：使用`add_module`方法 ```python import ......
深度学习
得分函数 W：权重参数，对结果起着决定性的影响因素，权重的大小指的是这个像素的影响程度的大小，权重的正负表示对结果起着促进作用还是抑制作用 b：偏置参数，对结果进行微调操作 W矩阵是优化得来的 损失函数 这个损失函数是大于0的，数值越大表明我们求得的权重矩阵越不好，在计算损失函数之前我们知道我们的输 ......
易基因：m5C RNA甲基转移酶及其在癌症中的潜在作用机制｜深度综述
大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。 近年来，5-甲基胞嘧啶（m5C）RNA修饰已成为通过编码和非编码RNA调控RNA代谢和功能的关键参与者。越来越多的证据表明，m5C可以调控RNA稳定性、翻译、转录、出核和切割，以及介导细胞增殖、分化、凋亡、应激反应和其他生物学功能。人的 ......
从源码层面深度剖析Spring循环依赖
本文从源码层面介绍了Spring如何创建bean、如何解决循环依赖，同时也介绍了不能解决哪些循环依赖，同时在文章的最后解决循环依赖报错的几个方法 ......
[oeasy]python0082_[趣味拓展]控制序列_清屏_控制输出位置_2J
光标位置 回忆上次内容 上次了解了键盘演化的过程 ESC 从 组合键 到 独立按键 添加图片注释，不超过 140 字（可选） ESC的作用 是 进入 控制序列 配置 控制信息 控制信息 \033[y;xH 设置光标位置 \033[2J 清屏 这到底怎么控制？？？🤔 谁来实现这些功能？ 控制 是 ......
深度学习的一些基础函数
上半年学习的一些记录 主要参考的书：《写给新手的深度学习：用Python学习神经网络和反向传播》 Numpy： linspace reshape 广播机制（数组在某一轴上扩展，值和原来一样，扩展之后可以和其他维度的数组做基本计算） 切片 transpose 调换轴 其中transpose(1,0)等 ......
检测数组深度，数据深度，几维数组
``` /** * 检测数据的深度 * @param $array 要检测的数组 * @return int 返回深度值 */ function array_depth($array) { $max_depth = 1; foreach ($array as $value) { if (is_arr ......
序列化处理和反序列化
序列化是将对象转换为字节流的过程，反序列化则是将字节流转换回对象的过程。 序列化的主要作用是将对象持久化保存或者在网络中传输， 而反序列化则是将保存或传输的序列化数据重新还原为对象。 序列化的意义和作用包括： 持久化保存：通过序列化，可以将对象保存到磁盘或数据库中，以便后续读取和恢复对象的状态。 网 ......
深度神经网络调优
1.选择合适的模型架构 总结：当开始一个新的工程时，试着复用已经有效果的模型 1）首先，选择一个已经被广泛使用和建立起来的模型架构来先让其正常工作。可以在以后再建立一个定制化的模型。 2）模型架构一般都具有多种超参数，这些超参数决定了模型的尺寸和其他一些细节（如，层数，层 宽，激活函数的类型），因此 ......
深度学习框架 —— 分布式训练
现在深度学习的模型结构越来越大，参数动不动都是上亿甚至上千亿，这也对训练模型的资源量有很高的要求，显然单个机器上要训练这么大的网络是不现实的，因此学术界和工业界自然开始研究用分布式训练。也就是将一个机器学习模型任务拆分成多个子任务，并将子任务分发给多个计算节点，解决资源瓶颈。 # 1. 分布式训练概 ......
[oeasy]python0081_[趣味拓展]ESC键进化历史_键盘演化过程_ANSI_控制序列_转义序列_CSI
光标位置 回忆上次内容 上次了解了 新的转义模式 \033 逃逸控制字符 escape 这个字符 让字符串 退出标准输出流 进行控制信息的设置 可以设置 光标输出的位置 添加图片注释，不超过 140 字（可选） ASR33中的ALT MODE 是 今天的ESC键吗？？？？🤔 添加图片注释， ......
pytorch如何保存和加载模型
两种方法：保存和加载参数 和 保存加载整个模型 保存和加载参数 #保存 torch.save(model.state_dict,PATH) #PATH推荐格式为.pt #加载 model=TheModelClass(*args, **kwargs ) model.load_state_dict(to ......
Prufer 序列
#### Tree $\rightarrow$ Prufer - 每次找到编号最小的叶子结点，在序列中添加其父亲。 - 删除该节点。 - 重复如上操作，得到长为 $n-2$ 的序列。 还原同理。 Prufer 序列是 $n$ 个点的完全图的生成树与一个长为 $n-2$，值域 $\lbrack 1,n ......
深度学习编译器后端和运行时
编译器前端将用户代码解析得到计算图 IR，并且做了一些和计算设备无关的通用优化。编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的 allocator，不同的编程模型，比如英伟达的 CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为 IR 中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输 ......