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发布日期:2022-06-25 03:38    点击次数:130

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 好男人在线社区神马WWW好男人在线社区神马WWW概况以准确灵验的方式构建神经收集是招聘人员在深度学习工程师中最受追捧的手段之一。PyTorch 是一个 主要用于深度学习的Python 库。 PyTorch 最基本亦然最蹙迫的部分之一是创建张量好男人在线社区神马WWW,张量是数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。在构建神经收集时为了缩短狡计速率必须幸免使用显式轮回,咱们不错使用矢量化操作来幸免这种轮回。在构建神经收集时,实足快地狡计矩阵运算的智商至关蹙迫。

“为什么不使用 NumPy 库呢?”

关于深度学习,咱们需要狡计模子参数的导数。 PyTorch 提供了在反向传播时追踪导数的智商而 NumPy 则莫得,这在Pytorch中被称为“Auto Grad”。PyTorch 为使用 GPU 的快速扩充提供了内置援救。这在实践模子方面至关蹙迫。由于 Numpy 穷乏将其狡计革新到 GPU 的智商,因此实践模子的本事最终会变得相称大。

悉数使用 PyTorch 的深度学习形态都从创建张量脱手。让咱们望望一些必应暴露的函数,少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根们是任何触及构建神经收集的深度学习形态的相沿。

torch.tensor() torch.sum() torch.index_select() torch.stack() torch.mm()

在装置完Pytorch后,在代码中不错胜利导入:

 

# Import torch and other required modules import torch 

 

torch.tensor()

领先,咱们界说了一个补助函数,describe (x),少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根将回来张量 x 的各式属性,举例张量的类型、张量的维度和张量的骨子。

 

# Helper function def describe(x):   print("Type: {}".format(x.type()))   print("Shape/size: {}".format(x.shape))   print("Values: \n{}".format(x) 

 

使用 torch.Tensor 在 PyTorch 中创建张量

PyTorch 允许咱们使用 torch 包以多种不同的方式创建张量。 创建张量的一种模范是通过指定其维度来启动化一个随即张量

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其实早在今年2月,欧洲央行董事会成员、市场业务负责人Isabel Schnabel就曾提及欧元兑美元的贬值程度。两个月后,加拿大央行行长Tiff Macklem也不住哀叹加元的贬值,此外瑞士央行行长Thomas Jordan同样暗示希望能看到瑞士法郎走强。

 

describe(torch.Tensor(2, 3)) 

使用 Python 列表以声明方式创建张量

咱们还不错使用 python 列表创建张量。 咱们只需要将列表行为参数传递给函数,咱们就有了少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根的张量面目。

 

x = torch.Tensor([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])  describe(x) 

 

使用 NumPy 数组创建张量

咱们也不错从NumPy 数组中创建PyTorch 张量。 张量的类型是 Double Tensor 而不是默许的 Float Tensor。 这对应于 NumPy 的数据类型是float64,如下所示。

 

import numpy as np npy = np.random.rand(2, 3) describe(torch.from_numpy(npy)) 

 

咱们不可用张量做什么?张量必须是实数或复数,不应是字符串或字符。

 

torch.tensor([[1, 2], [3, 4, 5]])   --------------------------------------------------------------------------- ValueError                                Traceback (most recent call last) <ipython-input-5-28787d136593> in <module>       1 # Example 3 - breaking (to illustrate when it breaks) ----> 2 torch.tensor([[1, 2], [3,
狠狠 4, 5]])  ValueError: expected sequence of length 2 at dim 1 (got 3) 

 

torch.tensor() 组成了任何 PyTorch 形态的中枢,从字面上看,因为少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根等于张量。

 

torch.sum()

此函数复返输入张量中悉数元素的总数。

 

describe(torch.sum(x, dim=0,keepdims=True)) 

要是你了解 NumPy ,可能照旧留神到,关于 2D 张量,咱们将行暗示为维度 0,将列暗示为维度 1。torch.sum() 函数允许咱们狡计行和列的总数。

咱们还为 keepdims 传递 True 以保留效用中的维度。 通过界说 dim = 1 咱们告诉函数按列折叠数组。

 

torch.sum(npy,dim=1,keepdims=True)  --------------------------------------------------------------------------- TypeError                                 Traceback (most recent call last) <ipython-input-17-1617bf9e8a37> in <module>()       1 # Example 3 - breaking (to illustrate when it breaks) ----> 2 torch.sum(npy,dim=1,keepdims=True)  TypeError: sum() received an invalid combination of arguments - got (numpy.ndarray, keepdims=bool, dim=int), but expected one of:  * (Tensor input, *, torch.dtype dtype)       didn't match because some of the keywords were incorrect: keepdims, dim  * (Tensor input, tuple of ints dim, bool keepdim,如何让高中男生勃起 *, torch.dtype dtype, Tensor out)  * (Tensor input, tuple of names dim, bool keepdim, *, torch.dtype dtype, Tensor out) 

 

该函数在计共蓄意和亏本函数时相称有用。

torch.index_select()

这个函数复返一个新的张量,该张量使用索引中的要求(LongTensor)沿维度 dim 对输入张量进行索引。

 

indices = torch.LongTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 

 

咱们不错将索引行为张量传递并将轴界说为 1,该函数复返一个新的张量大小 rows_of_original_tensor x length_of_indices_tensor。

 

indices = torch.LongTensor([0, 0]) describe(torch.index_select(x, dim=0, index=indices)) 

 

咱们不错将索引行为张量传递并将轴界说为 0,该函数复返大小为

columns_of_original_tensor x length_of_indices_tensor 的新张量。

 

indices = torch.FloatTensor([0, 2]) describe(torch.index_select(x, dim=1, index=indices)) 

此函数在张量的非一语气索引这种复杂索引中很有用。

torch.stack()

这将沿新维度贯穿一系列张量。

 

describe(torch.stack([x, x, x],dim = 0)) 

咱们不错将咱们想要贯穿的张量行为一个张量列表传递,dim 为 0,以沿着行堆叠少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根。

 

describe(torch.stack([x, x, x],dim = 1)) 

咱们不错将咱们想要贯穿的张量行为一个张量列表传递,dim 为 1,以沿着列堆叠少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根。

 

y = torch.tensor([3,3]) describe(torch.stack([x, y, x],dim = 1))  -------------------------------------------------------------------------- RuntimeError                              Traceback (most recent call last) <ipython-input-37-c97227f5da5c> in <module>()       1 # Example 3 - breaking (to illustrate when it breaks)       2 y = torch.tensor([3,3]) ----> 3 describe(torch.stack([x, y, x],dim = 1))  RuntimeError: stack expects each tensor to be equal size, but got [2, 3] at entry 0 and [2] at entry 1 

 

该函数与torch.index_select()集结使用相称有用,不错压扁矩阵。

torch.mm()

此函数扩充矩阵的矩阵乘法。

 

mat1 =torch.randn(3,2) describe(torch.mm(x, mat1)) 

 

只需将矩阵行为参数传递,咱们就不错莽撞地扩充矩阵乘法,该函数将产生一个新的张量行为两个矩阵的乘积。

 

mat1 = np.random.randn(3,2) mat1 = torch.from_numpy(mat1).to(torch.float32) describe(torch.mm(x, mat1)) 

 

在上头的例子中,咱们界说了一个 NumPy 数组然后将其退换为 float32 类型的张量。 当今咱们不错到手地对张量扩充矩阵乘法。 两个张量的数据类型必须匹配才智到手操作。

 

mat1 =torch.randn(2,3) describe(torch.mm(x, mat1))  --------------------------------------------------------------------------- RuntimeError                              Traceback (most recent call last) <ipython-input-62-18e7760efd23> in <module>()       1 # Example 3 - breaking (to illustrate when it breaks)       2 mat1 =torch.randn(2,3) ----> 3 describe(torch.mm(x, mat1))  RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (2x3 and 2x3) 

 

为了扩充到手的矩阵乘法运算,矩阵1的列和矩阵2的行必须匹配。 torch.mm() 函数恪守的是矩阵乘法的基本轨则。 即使矩阵的轨则相易,少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根仍然不会自动与另一个矩阵的转置相乘,用户必须手动界说少妇护士下面好紧,丰满人妻国产在线,夹在两个男人中间,前面一根后面三根。

为了在反向传播时狡计导数,必须概况灵验地扩充矩阵乘法,这等于 torch.mm () 出现的地点。

回来

咱们对 5 个基本 PyTorch 函数的探讨到此纵容。 从基本的张量创建到具有特定用例的高等和不为人知的函数,如 torch.index_select ()好男人在线社区神马WWW,PyTorch 提供了很多这么的函数,使数据科学青睐者的使命更莽撞。



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