前言 本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门 本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之

封装函数 随机生成电话号码 function generate_name($count,$type="array",$white_space=false) {$arr = array( 130,131,132,133,134,135,136,137,138,139, 144,147, 150,151,152,153,155,156,157,158,159, 176,177,178, 180,181,182,183,184,185,186,187,188,189, ); for($i =

pytorch生成对抗示例 本文对ML(机器学习)模型的安全漏洞的认识,并将深入了解对抗性机器学习的热门话题.图像添加难以察觉的扰动会导致模型性能大不相同.通过图像分类器上的示例探讨该主题.使用第一种也是最流行的攻击方法之一,即快速梯度符号攻击算法(FGSM)来迷惑 MNIST 分类器. 1.威胁模型 对于上下文,有许多类别的对抗性攻击,每种攻击具有不同的目标和对攻击者知识的假设.总体目标是向输入数据添加最少量的扰动,引起期望的错误分类.对攻击者的知识有几种假设,其中两种是:白盒子和黑盒子.白盒

在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法,比如: torch.rand() torch.randn() torch.normal() torch.linespace() 在很长一段时间里我都没有区分这些方法生成的随机数究竟有什么不同,由此在做实验的时候经常会引起一些莫名其妙的麻烦. 所以在此做一个总结,以供大家阅读区分,不要重蹈我的覆辙. 均匀分布 torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个张量,包含了从区间[0, 1)的均匀分

public function test(){ $a = "赵 钱 孙 李 周 吴 郑 王 冯 陈 楮 卫 蒋 沈 韩 杨 朱 秦 尤 许 何 吕 施 张 孔 曹 严 华 金 魏 陶 姜 戚 谢 邹 喻 柏 水 窦 章 云 苏 潘 葛 奚 范 彭 郎 鲁 韦 昌 马 苗 凤 花 方 俞 任 袁 柳 酆 鲍 史 唐 费 廉 岑 薛 雷 贺 倪 汤 滕 殷 罗 毕 郝 邬 安 常 乐 于 时 傅 皮 卞 齐 康 伍 余 元 卜 顾 孟 平 黄 和 穆 萧 尹 姚 邵 湛 汪 祁 毛 禹 狄 米 贝

,) )) -- 姓氏 ,) )) -- 名字 INSERT @fName VALUES ('赵'),('钱'),('孙'),('李'),('周'),('吴'),('郑'),('王'),('冯'),('陈'),('楮'),('卫'),('蒋'),('沈'),('韩'),('杨'), ('朱'),('秦'),('尤'),('许'),('何'),('吕'),('施'),('张'),('孔'),('曹'),('严'),('华'),('金'),('魏'),('陶'),('姜'), ('戚'),('谢')

原文:[SQL Server 学习系列]-- sql 随机生成中文名字 ,) )) -- 姓氏 ,) )) -- 名字 INSERT @fName VALUES ('赵'),('钱'),('孙'),('李'),('周'),('吴'),('郑'),('王'),('冯'),('陈'),('楮'),('卫'),('蒋'),('沈'),('韩'),('杨'), ('朱'),('秦'),('尤'),('许'),('何'),('吕'),('施'),('张'),('孔'),('曹'),('严'),('华'),

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模

欢迎关注磐创博客资源汇总站: http://docs.panchuang.net/ 欢迎关注PyTorch官方中文教程站: http://pytorch.panchuang.net/ 专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60min入门 PyTorch 入门 PyTorch 自动微分 PyTorch 神经网络 PyTorch 图像分类器 PyTorch 数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchV

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60min入门 PyTorch 入门 PyTorch 自动微分 PyTorch 神经网络 PyTorch 图像分类器 PyTorch 数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchV

目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同,有 TensorFlow .PyTorch.Keras等.这些深度学习框架被应用于计算机视觉.语音识别.自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果.其中,PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架,当前开源的框架中,没有哪一个框架能够在灵活性.易用性.速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch. 基于此,磐小仙邀请到了作者 News(CS硕士) ,在接下来的这段时间里,他将会给大家带来关于PyTorch的一个专栏. 这个专栏主要针对想

学习java comparable特性时候,定义如下Student类,需要需要随机添加学生姓名以及学号和成绩,这是java如何随机生成名字,根据我的查询,我找到目前java库支持两种方法. 1. org.apache.commons.lang3.RandomStringUtils类,他支持方法可以到RandomStringUtils查询,其中有一个方法: public static java.lang.String random(int count, int start, int end, bo

前言 博主最近在注册公司,由于之前听说过注册公司的名字很难通过,于是便直接找代理去帮忙跑趟,为确保万无一失,还自己绞尽脑汁想了几个很奇葩的名字(噬菌体.云木.灌木.杏仁...). 但是不幸的是那些奇葩的名字竟然都不能通过,其实我在工商网站上核对过,所选的这些名字都是没有重复的. 这令我很不解,于是搜一下“为什么小米能够注册通过”之类的问题,发现这里面原来有内幕!公司名注册和搞车牌号有点像: 一方面:比较好的名字应该被工商局自己留着了,可能是为了留给看起来更有潜力的公司: 另一方面:某些投机者大量

开发中遇到用户名随机生成的问题,总结了两个(中文版和英文版),相关方法在此,方便直接调用. 如下: //自动生成名字(中文) public static String getRandomJianHan(int len) { String ret = ""; for (int i = 0; i < len; i++) { String str = null; int hightPos, lowPos; // 定义高低位 Random random = new Random(); h

百度了各种随机生成,集中摘录如下: 一.循环写入千万级测试数据 DECLARE @i int ) BEGIN INSERT INTO A_User(username,password,addtime,token,roleid) ), ) ), ), ) ) as int)) END GO 二.生成一段时间内的随机时间 --生成一段时间内的随机时间 declare @Date_start datetime declare @Date_end datetime set @Date_start= '2

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author : FELIX # @Date : 2018/6/30 9:49 from faker import Factory # zh_CN 表示中国大陆版 fake = Factory().create('zh_CN') # 产生随机手机号 print(fake.phone_number()) # 产生随机姓名 print(fake.name()) # 产生随机地址 print(fake.address()) # 随机产生国家名 pr

,) )) -- 姓氏 ,) )) -- 名字 INSERT @fName VALUES ('赵'),('钱'),('孙'),('李'),('周'),('吴'),('郑'),('王'),('冯'),('陈'),('楮'),('卫'),('蒋'),('沈'),('韩'),('杨'), ('朱'),('秦'),('尤'),('许'),('何'),('吕'),('施'),('张'),('孔'),('曹'),('严'),('华'),('金'),('魏'),('陶'),('姜'), ('戚'),('谢')

前言: gulp是前端开发过程中对代码进行构建的工具,是自动化项目的构建利器:她不仅能对网站资源进行优化,而且在开发过程中很多重复的任务能够使用正确的工具自动完成:使用她,我们不仅可以很愉快的编写代码,而且大大提高我们的工作效率.相比于grunt的频繁 IO 操作,gulp的流操作,能更快地更便捷地完成构建工作.此处仅记录初步折腾中所遇点滴以及待解决的点. 文章首链 Gulp折腾之初探 折腾之战略上的藐视 回过头看Gulp的折腾历程,使用还是非常简易的.初步入门资料可参考这里.所以战略上一定要藐

ModelAndView的构造方法有7个.但是它们都是相通的. 这里使用无参构造函数来举例说明如何构造ModelAndView实例. ModelAndView类别就如其名称所示,是代表了MVC Web程序中Model与View的对象,不过它只是方便您一次返回这两个对象的holder,Model与View两者仍是分离的概念. 最简单的ModelAndView是持有View的名称返回,之后View名称被view resolver,也就是实作org.springframework.web.servle