精度pytorch

大整数的高精度运算 加法 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; vector<int> big_num_add(vector<int> n1,vector<int> n2) { vector<int> ans; int t=0; for(int ......

ref: https://blog.csdn.net/znsoft/article/details/130788437 import torch import torch.quantization class M(torch.nn.Module): def __init__(self): super ......

conda常用指令 激活以及退出当前虚拟环境 conda activate xxx conda deactivate 创建以及删除 conda create -n xxx python=3.8 conda remove -n xxx 查看当前虚拟环境有哪些 conda info --envs 查看当 ......

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

我们可能会遇到这样的情况： 早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和，目标是在序列的末尾辨别校验和是否正确。在这种情况下，第一个词元的影响至关重要。我们希望有某些机制能够在一个记忆元里存储重要的早期信息。如果没有这样的机制，我们将不得不给这 ......

根据kernel size,stride和padding计算卷积后的尺寸 对于PyTorch中的1维卷积层nn.Conv1d,输出序列长度可以根据以下公式计算:假设:- 输入序列长度:L_in - 卷积核大小:K - 步长:S - 填充:P 则输出序列长度为: python L_out = (L_i ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

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 ......

Number.prototype.toFixed = function (d = 0) { let changeNum = this + ''// 把数字转为字符串 if (changeNum.indexOf('-') != -1){// 判断是否是负数 changeNum = Math.abs(N ......

一、算法描述 高精度除法和乘法讨论的一样，都是一个大整数和一个小整数之间的运算。 算法思路 根据小学除法一样，我们还是模拟这个过程。 注意这里遍历\(A\)数组的时候要按照我们读数字的顺序，也就是从数组尾部到头部遍历。 每一位的计算过程应该是，上一轮的余数\(r\)乘\(10\)之后加上当前位数上的 ......

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_ ......

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 ......

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 ......

一、算法描述 高精度加减法讨论的是两个大整数之间的运算。 而这里高精度乘除法讨论的是一个大整数和一个小整数之间的关系。 算法思路： 还是模拟小学的乘法列竖式，只不过此时不太一样，原本的列竖式是一位一位的乘，这里需要改变一下思路。 这里直接把小整数当成一个数，所乘的数直接当成进位参与运算即可。 每次进 ......

基本状况：工作频率： 100Hz，1kHz，7.813kHz最小分辨：最小分辨0.5毫欧，0.03uH，0.02pF最大分辨：G欧基本量程精度：1kHz基本量程精度，0.5%，选好电阻，精心制作，可以轻松达到0.25%精度AD非线性误差小于0.05%，AD零点误差采用直流偏置消除信号源：软件合成正弦 ......

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 ......

1.高精度加法 这个比较简单一些，主要是考虑满10进位的问题，直接写代码就可以。（若数字很大的话，不太好运算，所以将数字转化成字符串的形式输入） #include <iostream> using namespace std; const int N = 100010; int A[N], B[N] ......

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 ......

一、算法描述 要实现两个高精度数的减法，和高精度加法一样都是模拟竖式计算的过程，主要就是解决以下两个问题。 谁大谁小？ 由于这两个数字都很大，但是不知道谁更大，所以要先判断哪个数更大，思路如下： 判断这两个数谁的位数更大，位数更大的自然更大。 如果位数不相同，从最高位开始往低位遍历，判断两个数字是否 ......

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

/** * 解决两个数相加精度丢失问题 * @param a * @param b * @returns {Number} */ function floatAdd(a, b) { var c, d, e; if(undefined==a||null==a||""==a||isNaN(a)){a=0 ......

用处 当我们做一些(SB)题时，会发现答案有可能会爆longlong，那么这时候就要用高精度了 实现 高精度其实就是用一个数组存数位来表示这个数，然后模拟加，减，乘的过程来算出答案 高精度板子（加法） for (int i = 10000; i >= 1; i--) { c[i] += (a[i] ......

一、算法描述 高精度问题是指两个数字非常大，超过了int，甚至long long的范围，数字的位数甚至能达到\(10^5\)，那么如果要实现这样两个大数字的运算，需要解决以下两个问题： 如何存储？ 这样的两个数字相加是不可能用普通类型来存储的，所以我们第一个要解决的问题就是如何存储高精度数。 首先读 ......

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 = ......