發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：安徽
-
win10兩臺(tái)電腦時(shí)間同步1彤灶、首先主機(jī)開(kāi)啟Guest用戶(hù)必指，并且給Guest設(shè)置時(shí)間的權(quán)限进宝。（若沒(méi)有打開(kāi)抵知，則：）（1）win+R打開(kāi)運(yùn)行，輸入gpedit.msc打開(kāi)組策略...
-
Deep-Learning-with-PyTorch-3.8.3 高維上轉(zhuǎn)置
3.8.3 高維上轉(zhuǎn)置 在PyTorch中進(jìn)行轉(zhuǎn)置不僅限于矩陣。 我們可以通過(guò)指定應(yīng)該發(fā)生轉(zhuǎn)置（翻轉(zhuǎn)形狀和步幅）的兩個(gè)維度來(lái)轉(zhuǎn)置多維數(shù)組： 將其...
-
Deep-Learning-with-PyTorch-3.8.2 轉(zhuǎn)置而不復(fù)制3.8.2 轉(zhuǎn)置而不復(fù)制 讓我們現(xiàn)在嘗試轉(zhuǎn)置皮迟。 讓我們看一下點(diǎn)張量，將其在行中具有單個(gè)點(diǎn)辅搬，在列中具有X和Y坐標(biāo)唯沮，然后將其旋轉(zhuǎn)以使單個(gè)點(diǎn)在列中。 ...
-
Deep-Learning-with-PyTorch-3.8.1 其他張量存儲(chǔ)的視圖
3.8.1 其他張量存儲(chǔ)的視圖 我們可以通過(guò)提供相應(yīng)的索引來(lái)獲得張量中的第二個(gè)點(diǎn)： 結(jié)果張量在存儲(chǔ)中的偏移量為2（因?yàn)槲覀冃枰^(guò)第一個(gè)點(diǎn)堪遂，該點(diǎn)...
-
Deep-Learning-with-PyTorch-3.8 張量元數(shù)據(jù)：大小介蛉，偏移量和步幅3.8 張量元數(shù)據(jù)：大小，偏移量和步幅 為了索引存儲(chǔ)溶褪，張量依賴(lài)于幾條信息以及它們的存儲(chǔ)币旧，明確地定義它們：大小，偏移量和步幅猿妈。 這些相互作用的方式...
-
Deep-Learning-with-PyTorch-3.7.2 修改存儲(chǔ)的值：就地操作
3.7.2 修改存儲(chǔ)的值：就地操作 除了上一節(jié)中介紹的對(duì)張量的操作以外吹菱，僅作為T(mén)ensor對(duì)象的方法存在的操作數(shù)量很少巍虫。 可以從名稱(chēng)的尾部下劃線...
-
Deep-Learning-with-PyTorch-3.7.1 索引到存儲(chǔ)
3.7.1 索引到存儲(chǔ) 讓我們看看在2D點(diǎn)中實(shí)際上如何建立存儲(chǔ)索引。 使用.storage屬性可以訪問(wèn)給定張量的存儲(chǔ)： 即使張量報(bào)告自己具有三行...
-
Deep-Learning-with-PyTorch-3.7 張量：存儲(chǔ)的風(fēng)景3.7 張量：存儲(chǔ)的風(fēng)景 現(xiàn)在是時(shí)候讓我們更仔細(xì)地了解引擎蓋下的實(shí)現(xiàn)了鳍刷。 張量中的值分配在由torch.Storage實(shí)例管理的連續(xù)內(nèi)存中占遥。 存...
-
Fisher線性判別
一、 簡(jiǎn)述Fisher線性判別方法的基本思路输瓜，寫(xiě)出準(zhǔn)則函數(shù)及對(duì)應(yīng)的解瓦胎。 答： 1、Fisher線性判別： （1）考慮把d維空間的樣本投影到一條直...