导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子. import torch x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True) y = x ** 2 + 2 z = torch.sum(y) z.backward() print(x…

retain_graph参数的作用 官方定义: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases setting this option to True is not needed and often can be worked around in a much more efficient way. D…

JavaScript中的函数 函数也是对象,并且是javascript中的一等公民,可以用来创建普通对象.对象只是属性和值的集合 学习目标 1.掌握函数的作用 2.掌握函数的定义 3.掌握函数的调用 函数的作用 通过函数可以封装任意多条语句,而且可以在任何地方,任何时候调用执行. 函数的定义 函数使用function,后跟一组参数一级函数体, 语法如下:function functionName([arg0,arg1,...argn]){ statements } 说明:1.functionNa…

padding是输入数据最边缘补0的个数,默认是0,即不补0. stride是进行一次卷积后,特征图滑动几格,默认是1,即滑动一格.…

padding操作是给图像外围加像素点. 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理. 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框.具体代码如下: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 import torch.nn,functional as F import torch from PIL import Image im=Image.open("heibai.jpg",'r')   X=tor…

我们都知道定义函数的方式有两种,一种是函数声明,另一种是函数表达式,函数声明的语法是这样的: function functionName(arg0, arg1, arg2) { // 函数体 } 函数表达式有几种不同的表达方式,下面是最常见的一种形式: var functionName = function(arg0, arg1, arg2) { // 函数体 } 我们也有见到这样的写法 (functioin(arg0, arg1){})(arg0, arg1) 对于上面的写法,我们可以这样理解…

在VS中添加参数 菜单   项目   --   你的项目属性   --   调试   --   启动选项   --   命令行参数 参数之间用空格分隔开就可以了,如果参数有空格,以双引号风格…

设置类和函数如下:class MM(): def ff(self,url(1),method(2),data=None(3),cookie=None(4)): if method.lower()=="post": res=requests.post(url,data,verify=False) else: res = requests.get(url, data,verify=False) return res 调用函数: if __name__ == '__main__': url=…

分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果. 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实…

今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展. 在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module.这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块.这种方式实现简单,但是,计算效率却未必最佳,另外,如果我们想实现的功能过于复杂,可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求.这时,用 C.C++.CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了. 由于目前市面上…