安裝下載 個人用過的IDE和編輯器工具并不多，但是pycharm真的是棒的一款IDE工具怕磨，jetbrains 平臺的IDE都非常好用。Pycharm分為專業(yè)版和社區(qū)版，社區(qū)版...
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PyTorch如何打印每層的輸出形狀
安裝： pip install torchsummary or git clone https://github.com/sksq96/pytorch-summary 使用示...
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PyTorch里的requires_grad度气、volatile及no_grad
1. requires_grad Variable變量的requires_grad的屬性默認為False,若一個節(jié)點requires_grad被設置為True聘鳞，那么所有依賴它...
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PyTorch如何恢復指定權重
1. 如何從已訓練好的網(wǎng)絡模型中提取指定層權重 2. 如何加載模型部分參數(shù)并更新 可以發(fā)現(xiàn)classifier.2.bias的值由[0., 0.]變?yōu)榱薣-0.0048, 0...
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pytorch如何打印參數(shù)名及具體值
state_dict()：打印model中所有參數(shù)名。 named_parameters()：打印model中所有參數(shù)名及具體的值(包括通過繼承得到的父類中的參數(shù))滔蝉。 例如：
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Python super函數(shù)詳解
Python中對象方法的定義很怪異，第一個參數(shù)一般都命名為self（相當于其它語言的this）僚焦，用于傳遞對象本身锰提，而在調用的時候則不必顯式傳遞，系統(tǒng)會自動傳遞。今天我們介紹的...
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*args與**kwargs
*arg: *args 是用來發(fā)送一個非鍵值對的可變數(shù)量的參數(shù)列表給一個函數(shù).這里有個例子幫你理解這個概念: 輸出: **kwargs: **kwargs 允許你將不定長度的...
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sns.lineplot()繪制線段
seaborn里的lineplot函數(shù)所傳數(shù)據(jù)必須為一個pandas數(shù)組立肘，這一點跟matplotlib里有較大區(qū)別边坤，并且一開始使用較為復雜，但誰讓seaborn好看呢谅年，只有入...
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如何在matplotlib子圖中添加seaborn背景網(wǎng)格Seaborn是一個Matplotlib的高級API茧痒，擁有更好的顏色搭配。 那么如何在matplotlib里添加如下圖所示的seaborn里的背景網(wǎng)格呢融蹂？ 僅需在代碼開始添加...
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pandas如何打印所有隱藏行
僅需添加以下兩行代碼即可： pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.max_row...
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深入淺出--梯度下降法及其實現(xiàn)梯度下降的場景假設梯度梯度下降算法的數(shù)學解釋梯度下降算法的實例梯度下降算法的實現(xiàn)Further reading 本文將從一個下山的場景開始旺订，先提出梯度下降算法的基本思想，進而...
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Linux & Windows 修改python的pip源
經(jīng)常在使用Python的時候需要安裝各種模塊超燃，而pip是很強大的模塊安裝工具区拳，但是由于國外官方pypi經(jīng)常被墻，導致不可用意乓，所以我們最好是將自己使用的pip源更換一下樱调，這樣就...
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正太分布（高斯分布）正態(tài)分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個非常重要的概率分布届良。在統(tǒng)計學上有著重大影響力笆凌。 若隨機變量...
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期望
E(x)即是期望（常數(shù)），當已知每一狀態(tài)i下的取值x_i士葫，以及概率p_i乞而，即可求出期望。 頻數(shù)是在事件發(fā)生的次數(shù)/實驗的總次數(shù)慢显。 期望是在多次實驗之后爪模，你預期的結果。而不是你...
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極大似然估計
極大似然估計是一種參數(shù)估計的方法（知模型求參數(shù)）鳍怨。先驗概率是 知因求果呻右，后驗概率是 知果求因跪妥，極大似然是 知果求最可能的原因鞋喇。即它的核心思想是：找到參數(shù) θ 的一個估計值，使...
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概率圖模型簡單介紹
這篇文章中眉撵，我將對概率圖模型做一個簡單的綜述侦香，以使讀者能盡快了解其大概思想，而忽略其背后的具體的數(shù)學推到過程纽疟。主要是因為自己的論文使用條件隨機場的緣故罐韩，所以我就順便把概率圖模...