發(fā)簡信
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判斷張量是否連續(xù)
nD 張量底層實現(xiàn)是使用一塊連續(xù)內(nèi)存的一維數(shù)組，由于 PyTorch 底層實現(xiàn)是 C 語言 (C/C++ 使用行優(yōu)先的存儲方式)昭伸，所以 PyTo...
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一文掌握 PyTorch 創(chuàng)建張量的常用方法1. 從數(shù)組攻泼、列表對象創(chuàng)建 Numpy Array 數(shù)組和 Python List 列表是 Python 程序中間非常重要的數(shù)據(jù)載體容器附迷，很多數(shù)...
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通俗理解n-gram語言模型假設(shè)現(xiàn)在語料庫的詞匯量為，對于長度為的句子來說： 通過上面的表格可以看出，增加條件概率中的條件相對應(yīng)的參數(shù)數(shù)量會呈現(xiàn)指數(shù)的增長显歧。參數(shù)的數(shù)量越多表...
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改變張量的形狀
PyTorch 中改變張量形狀有 view、reshape 和 resize_ (沒有原地操作的resize方法未來會被丟棄) 三種方式确镊，其中 ...
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帶你理解語言模型
假設(shè)你在輸入法中輸入"xianzaiquna"士骤，輸出的可能是： 西安在去哪 現(xiàn)在去哪 顯然"西安在去哪"是一句極其別扭不通的句子，所以我們會很自...