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查询Tags标签： torch，共有 290条记录-
梯度裁剪torch.nn.utils.clip_grad_norm_
1. 作用 防止梯度爆炸，即设置一个梯度大小的上限，当梯度的范数大于上限时，将该参数的范数设置为上限。 补充：范数 最常用的是p-范数，若向量x=[x1,x2,⋯,xn]Tx=\left[x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right]^{\mathrm{T}}x=[x1,x2,⋯,xn]T，则p范数定义如下 ∥x∥p…
2021/9/21 6:29:03 人评论 次浏览 -
梯度裁剪torch.nn.utils.clip_grad_norm_
1. 作用 防止梯度爆炸，即设置一个梯度大小的上限，当梯度的范数大于上限时，将该参数的范数设置为上限。 补充：范数 最常用的是p-范数，若向量x=[x1,x2,⋯,xn]Tx=\left[x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{n}\right]^{\mathrm{T}}x=[x1,x2,⋯,xn]T，则p范数定义如下 ∥x∥p…
2021/9/21 6:29:03 人评论 次浏览 -
彻底解决 OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。
原创文章，转载请注明出处！在使用pip安装torch_geometric包时，运行时会发现报错： ModuleNotFoundError: No module named torch_sparse 于是当我又装了torch_sparse时，发现报错： OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序 于是到处查阅资料，试了很多都不行，最后找…
2021/9/16 17:10:31 人评论 次浏览 -
彻底解决 OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序。
原创文章，转载请注明出处！在使用pip安装torch_geometric包时，运行时会发现报错： ModuleNotFoundError: No module named torch_sparse 于是当我又装了torch_sparse时，发现报错： OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序 于是到处查阅资料，试了很多都不行，最后找…
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第二次作业：多层感知机
一、线性神经网络 （一）线性回归 1、线性模型 线性模型被看做单层神经网络。2、损失函数 损失函数能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。 3、解析解 4、优化方法：小批量梯度下降算法 对于没有解析解的情况，梯度下降通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低…
2021/9/12 23:35:29 人评论 次浏览 -
第二次作业：多层感知机
一、线性神经网络 （一）线性回归 1、线性模型 线性模型被看做单层神经网络。2、损失函数 损失函数能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。 3、解析解 4、优化方法：小批量梯度下降算法 对于没有解析解的情况，梯度下降通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低…
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图融合GCN（Graph Convolutional Networks）
图融合GCN（Graph Convolutional Networks） 数据其实是图（graph），图在生活中无处不在，如社交网络，知识图谱，蛋白质结构等。本文介绍GNN（Graph Neural Networks）中的分支：GCN（Graph Convolutional Networks）。GCN的PyTorch实现 虽然GCN从数学上较难理解，但是，…
2021/9/8 6:36:13 人评论 次浏览 -
图融合GCN（Graph Convolutional Networks）
图融合GCN（Graph Convolutional Networks） 数据其实是图（graph），图在生活中无处不在，如社交网络，知识图谱，蛋白质结构等。本文介绍GNN（Graph Neural Networks）中的分支：GCN（Graph Convolutional Networks）。GCN的PyTorch实现 虽然GCN从数学上较难理解，但是，…
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矩阵中行向量两两之间的欧氏距离
矩阵之间的行向量两两距离 给定数据矩阵\(A\in R^{n\times d}\)和矩阵\(B\in R^{m\times d}\) ，A和B中每一行都是一个数据点，现在要去求A中所有元素和B中所有元素之间的欧氏距离。即计算矩阵\(D =(d_{ij} = ||a_{i,:} - b_{j, :}||) \in R^{n\times m}\)。 直接去做\(n\…
2021/8/25 6:08:32 人评论 次浏览 -
矩阵中行向量两两之间的欧氏距离
矩阵之间的行向量两两距离 给定数据矩阵\(A\in R^{n\times d}\)和矩阵\(B\in R^{m\times d}\) ，A和B中每一行都是一个数据点，现在要去求A中所有元素和B中所有元素之间的欧氏距离。即计算矩阵\(D =(d_{ij} = ||a_{i,:} - b_{j, :}||) \in R^{n\times m}\)。 直接去做\(n\…
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算法工具-1.torch Pt模型转onnx(torch.onnx.export(m, d, onnx_path))
使用torch.onnx.export来进行模型的构造import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.onnximport netronclass model(nn.Module):def __init__(self):super(model, self).__init__()self.block1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 64, …
2021/8/19 1:06:05 人评论 次浏览 -
算法工具-1.torch Pt模型转onnx(torch.onnx.export(m, d, onnx_path))
使用torch.onnx.export来进行模型的构造import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.onnximport netronclass model(nn.Module):def __init__(self):super(model, self).__init__()self.block1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 64, …
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Pytorch中Tensor和tensor的区别
默认数据类型 在Pytorch中默认的全局数据类型是float32，用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数，则会生成一个随机的张量： import torch torch.Tensor(1) 输出：tensor([一个随机值]) 如果传递一个可迭代的对象，则输出就是这个…
2021/8/16 23:10:08 人评论 次浏览 -
Pytorch中Tensor和tensor的区别
默认数据类型 在Pytorch中默认的全局数据类型是float32，用torch.Tensor创建的张量数据类型就是float32 参数 Tensor()如果值传递一个整数，则会生成一个随机的张量： import torch torch.Tensor(1) 输出：tensor([一个随机值]) 如果传递一个可迭代的对象，则输出就是这个…
2021/8/16 23:10:08 人评论 次浏览 -
线性回归——pytorch实现
1 import torch2 import matplotlib.pyplot as plt3 import os4 os.environ[KMP_DUPLICATE_LIB_OK] = TRUE5 6 lr = 0.0017 see = 200008 x = torch.rand([1, 50])9 y = 3 * x + 0.8 10 11 w = torch.rand([1, 1], requires_grad=True, dtype=torch.float32) 12 b = torc…
2021/8/16 23:10:08 人评论 次浏览
