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2023年04月

• 04.02 21:31:15
  发表了文章 2023-04-02 21:31:15

  torch中对一个行向量使用sigmoid函数转换成概率，如果这个行向量包含的元素有几千上万个，这可能会导致转换成的概率再抽样效果不好，应该怎么解决这个问题

  可以尝试使用softmax函数进行转换，它可以处理具有多个值的行向量，并将其转换为概率分布。另外，可以考虑使用截断技术（如Top-K），减少概率中过小的部分，以提高采样效果。
• 04.02 15:36:35
  发表了文章 2023-04-02 15:36:35

  jupyter 输出向量自动省略了中间的值，如何查看完整的向量值

  Jupyter 默认情况下会根据向量的长度来自动省略中间的值，以便在输出时能够更好地适应屏幕大小。如果想要查看完整的向量值，可以通过以下两种方式实现： 1. 使用 print() 函数显示完整的向量内容。这种方法适用于任何大小的向量，但是需要显式调用 print() 函数来输出向量。Jupyter 默认情况下会根据张量的长度来自动省略中间的值，以便在输出时能够更好地适应屏幕大小。如果想要查看完整的张量内容，可以通过以下两种方式实现： 1. 使用 print() 函数显示完整的张量内容。这种方法适用于任何大小的张量，但是需要显式调用 print() 函数来输出张量。
• 04.02 15:26:42
  发表了文章 2023-04-02 15:26:42

  torch 如何实现两点分布采样，要求采100个样本，其中20个样本为数字1，80个为数字2

  可以使用 PyTorch 中的 torch.distributions 模块实现两点分布采样。具体来说，可以使用 Categorical 分布将数字1和数字2的概率分别设为0.2和0.8，然后调用 sample() 方法进行采样。可以先使用 torch.ones() 和 torch.zeros() 函数生成分别包含20个数字1和80个数字2的张量，然后使用 torch.cat() 函数将它们拼接在一起，再使用 torch.randperm() 函数对其进行打乱。
• 04.02 15:18:16
  发表了文章 2023-04-02 15:18:16

  torch, 如何生成主对角阵,对角元素要么为0，要么为1

  除了使用 torch.eye() 函数生成主对角阵之外，还可以使用 torch.diag() 函数来生成主对角阵。torch.diag() 函数既可以将一个向量转化为对角矩阵，也可以将一个对角矩阵中的对角元素抽取出来形成一个向量。 下面是使用 torch.diag() 函数生成主对角阵的示例代码：
• 04.02 15:06:54
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  pytorch 如何生成指定位置、尺度参数的随机高斯矩阵，并指定这个随机矩阵的形式

  在上述代码中，我们使用 torch.normal(mean=mu, std=sigma, size=(m, n)) 函数直接生成了一个形状为 (m, n) 的随机高斯矩阵 data，其中 mean 参数指定了均值，std 参数指定了标准差。 需要注意的是，与 torch.randn() 不同，torch.normal() 生成的是具有指定均值和标准差的高斯分布，因此生成的随机矩阵不一定是标准正态分布。如果需要生成标准正态分布随机矩阵，可以将 mean 参数设置为 0，std 参数设置为 1。
• 04.02 14:37:29
  发表了文章 2023-04-02 14:37:29

  python中argparse库，在B文件中如何调取A文件中的args参数，直接调用的方式

  如果你想在 B 文件中导入 A 文件并直接访问其中的参数，那么需要注意以下两点： 1. 2. 在 A 文件中定义的参数必须是全局变量或者是可被外部访问的类属性或实例属性。否则，在 B 文件中无法直接访问这些参数。 3. 4. 如果 A 文件中定义了和 B 文件中相同名称的参数，那么在导入 A 文件之后，B 文件中的同名参数将被覆盖，导致访问到的值可能不是预期的值。
• 04.02 14:36:14
  发表了文章 2023-04-02 14:36:14

  python中argparse库，在B文件中如何调取A文件中的args参数，通过保存文件的方式

  在 Python 中，可以使用 argparse 库和 pickle 标准库来实现在不同的 Python 文件之间传递参数。假设我们有两个 Python 文件 A.py 和 B.py，其中 A.py 中定义了一些命令行参数并对其进行了解析，我们想要在 B.py 中调用这些参数，可以按照以下步骤进行操作：
• 04.02 13:13:43
  发表了文章 2023-04-02 13:13:43

  pytorch 张量，去掉最后一个维度

  可以使用 PyTorch 中的 .squeeze() 函数来去掉张量中大小为 1 的维度。如果要删除最后一个维度，可以指定参数 dim=-1，即对最后一个维度进行处理。下面是示例代码：
• 04.02 12:18:18
  发表了文章 2023-04-02 12:18:18

  怎么将[tensor([[ 1, 2]]), tensor([[5, 6]]), tensor([[9, 10]])] 合并成 tensor([[1,2],[3,4],[5,6]])

  可以先使用 torch.cat() 函数将列表中的张量在第0维（行）上进行拼接，然后再使用 .view() 函数将形状调整为需要的形状。
• 04.02 12:11:07
  发表了文章 2023-04-02 12:11:07

  torch 如何在迭代训练中，只计算参数梯度，不更新参数。并且将参数的梯度保存到列表，这个列表的值不随着梯度清零而跟着变为零

  在使用 torch.autograd.backward() 计算梯度后，可以通过设置参数的 requires_grad 属性为 False 来阻止参数更新。同时，通过将计算出的梯度值放入一个列表中来保存，这个列表的值不会随着梯度清零而清零
• 04.01 22:34:53
  发表了文章 2023-04-01 22:34:53

  torch中 参数的梯度值赋值给新的变量，并且要求这个变量的值不会随着梯度清零而变零

  可以使用 detach() 方法来将参数的梯度值赋值给一个新的变量，并且确保这个变量的值不会随着梯度清零而变为零。
• 04.01 22:26:39
  发表了文章 2023-04-01 22:26:39

  torch中如何将tensor([[1, 2, 3]]) 和 tensor([4]) 合并成 tensor([[1,2,3,4]])

  可以使用 torch.cat() 方法将两个张量沿着指定的维度进行拼接
• 04.01 22:18:53
  发表了文章 2023-04-01 22:18:53

  torch 如何实现只计算网络所有的参数梯度，但不更新网络？

  可以通过调用 backward() 方法，只计算网络所有参数梯度而不更新网络，然后使用 detach() 方法来断开计算图与参数之间的连接，以避免在后续的前向传播中对参数进行更新。
• 04.01 21:54:55
  发表了文章 2023-04-01 21:54:55

  pytorch 神经网络设置初始固定参数

  在 PyTorch 中，可以通过给神经网络的权重（weight）和偏置（bias）设置一个固定的初始值来实现固定参数的功能。一种方法是在创建网络时手动设置权重和偏置。
• 04.01 21:47:26
  发表了文章 2023-04-01 21:47:26

  pytorch如何将多个tensor一维度张量，合并成一个张量

  在 PyTorch 中，可以使用 torch.cat() 函数将多个张量沿着指定维度进行合并。下面是一个例子：
• 04.01 21:35:04
  发表了文章 2023-04-01 21:35:04

  pytorch 神经网络设置初始固定参数

  在 PyTorch 中，可以通过给神经网络的权重（weight）和偏置（bias）设置一个固定的初始值来实现固定参数的功能。一种方法是在创建网络时手动设置权重和偏置.在这里，我们通过 requires_grad 属性将权重和偏置设置为可训练参数。这样，这些参数的梯度就会被自动计算并参与到反向传播过程中。
• 04.01 21:33:06
  发表了文章 2023-04-01 21:33:06

  pytorch中，如何将一个网络参数传给另一个相同网络的参数?

  要将一个网络的参数传递给另一个相同网络的参数，可以使用state_dict()方法和load_state_dict()方法。 假设有两个相同的网络net1和net2，它们具有相同的网络结构，但是它们的权重和偏差不同。
• 04.01 17:11:17
  发表了文章 2023-04-01 17:11:17

  每次迭代，打印当前小批量的每个样本的梯度

  对于每个迭代，打印每个样本的梯度是可行的，但是通常不是一个好的做法，因为随着训练样本数量的增加，打印每个样本的梯度将变得非常耗时。 如果您仍然想打印每个样本的梯度，可以按照以下步骤进行： 1. 在训练循环中，使用 enumerate() 函数迭代数据集中的每个批次，并获取每个批次的索引和数据。 2. 在每个批次中，将数据传递到模型中，并计算梯度。然后，您可以使用 grad 属性获取每个样本的梯度，并将其打印出来。 3. 将所有批次的梯度合并为一个大梯度，并使用此梯度更新模型的参数。
• 04.01 17:09:11
  发表了文章 2023-04-01 17:09:11

  在训练模型每次迭代中，打印参数的梯度

  要打印出每个迭代中的所有样本梯度，您需要在代码中进行相应的更改。以下是一个示例过程，可以帮助您实现此目标： 1. 在训练循环中，使用 enumerate() 函数迭代数据集中的每个批次，并获取每个批次的索引和数据。
• 04.01 15:42:42
  发表了文章 2023-04-01 15:42:42

  torch.fill()是怎么使用的？

  torch.fill_()函数是一个in-place操作，用于将张量的所有元素设置为给定的标量值。它接受一个标量参数作为输入，该标量将用于填充整个张量。
• 04.01 15:21:19
  发表了文章 2023-04-01 15:21:19

  一个张量，在指定位置插入一个维度

  可以使用torch.unsqueeze()函数在指定位置插入一个新的维度。该函数可接受两个参数：要插入维度的张量和要插入的位置索引。
• 04.01 15:19:58
  发表了文章 2023-04-01 15:19:58

  pytorch报错 RuntimeError: The size of tensor a (25) must match the size of tensor b (50) at non-singleton dimension 1 怎么解决？

  这个错误提示表明，在进行某个操作时，张量a和b在第1个非单例维（即除了1以外的维度）上的大小不一致。例如，如果a是一个形状为(5, 5)的张量，而b是一个形状为(5, 10)的张量，则在第二个维度上的大小不匹配。
• 04.01 14:54:52
  发表了文章 2023-04-01 14:54:52

  pytorch中，假设已经有了一个张量a，现在还有一个张量B，张量B为一维的张量，如何利用B张量的元素作为索引去检索a张量的元素？

  可以使用PyTorch的索引操作符[]和张量的gather()方法来利用张量B的元素作为索引来检索张量a的元素。
• 04.01 14:46:50
  发表了文章 2023-04-01 14:46:50

  pytorch 给定概率分布的张量，如何利用这个概率进行重复\不重复采样？

  在 PyTorch 中，可以使用 torch.distributions.Categorical 来基于给定的概率分布进行采样。
• 04.01 14:13:43
  发表了文章 2023-04-01 14:13:43

  softmax是数字越大，概率越大，如何设置一种新的方法，数字越大，概率越小？

  如果您希望在输入数字越大时获得更小的概率，可以使用 Softmax 函数的变体——Softmax 函数的负版本（Negative Softmax）。

  
• 04.01 13:49:49
  发表了文章 2023-04-01 13:49:49

  输入一个一行张量，如何转换成概率？

  将一行张量转换为概率分布的常见方法是使用 softmax 函数。softmax 函数的作用是将一个向量映射到一个新的向量，其中每个元素都在 0 到 1 之间，并且所有元素的和等于 1。因此，可以将 softmax 函数应用于一行张量，以将其转换为概率分布。
• 04.01 13:42:51
  发表了文章 2023-04-01 13:42:51

  如何查看一个变量是否有要求计算梯度

  在 PyTorch 中，可以通过查看张量的 requires_grad 属性来确定该变量是否要求计算梯度。具体来说，对于一个张量 x，可以通过访问 x.requires_grad 属性来获取它的梯度计算标志。
• 04.01 13:40:59
  发表了文章 2023-04-01 13:40:59

  已经定义好了一个张量，如何增加代码要求计算梯度？

  在 PyTorch 中，可以使用 requires_grad_() 方法来动态设置张量的 requires_grad 属性为 True，从而要求计算梯度。具体来说，对于已经创建的张量 x，可以通过调用 x.requires_grad_() 来将其设置为需要计算梯度的张量。
• 04.01 13:36:13
  发表了文章 2023-04-01 13:36:13

  pytorch 如何按行计算tensor张量的二范数

  在 PyTorch 中，可以使用 torch.norm(input, dim=1) 函数来按行计算张量的二范数。具体来说，input 是一个张量，dim=1 表示按照行的方向计算二范数。
• 04.01 13:26:13
  发表了文章 2023-04-01 13:26:13

  Please ensure they have the same size. return F.mse_loss(input, target, reduction=self.reduction) 怎么解决？

  这个通常是由于 input 和 target 张量的维度不匹配导致的，因此可以通过调整它们的维度来解决。

2023年03月

• 03.30 23:08:08
  发表了文章 2023-03-30 23:08:08

  如何处理数据成小批量数据再传入神经网络？

  本文介绍了如何使用PyTorch将Excel数据、CSV文件数据和随机生成的数据转换为能够放入神经网络的小批量数据。具体地，我们使用了PyTorch中的数据集和数据加载器来处理数据，并定义了一个简单的神经网络模型，并使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器来训练模型。我们还展示了如何保存和加载模型，以便在以后使用。最后，我们讨论了如何根据训练和测试结果对模型进行评估。这篇文章适合初学者了解如何使用PyTorch进行神经网络的训练和测试，并将各种数据类型转换为适合神经网络的小批量数据。

  
• 03.30 17:33:25
  发表了文章 2023-03-30 17:33:25

  梯度消失了怎么办？

  梯度消失是深度神经网络训练中的常见问题之一。解决梯度消失问题的方法包括使用更复杂的模型、不同的激活函数、批标准化、残差连接、改变优化器和学习率以及数据预处理等。需要根据具体情况选择相应的解决方法，并监视网络权重和激活函数的分布情况来识别和缓解梯度消失的问题。

  
• 03.29 23:31:32
  回答了问题 2023-03-29 23:31:32

  3.31世界备份日：你都在使用哪些备份方式？

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• 03.29 23:11:14
  发表了文章 2023-03-29 23:11:14

  2023年A系列人工智能领域文章计划和简介

  人工智能是一种快速发展的领域，它涉及多个学科，包括数学、计算机科学、统计学等等。初学者应该掌握一些基本的理论知识，以及编程语言Python的基础知识。在理论方面，初学者应该掌握基础数学知识，如线性代数、微积分和概率论等，这些理论知识是人工智能的基础。此外，初学者应该了解一些机器学习和深度学习的基础知识，如分类、聚类、回归、神经网络等等。在编程方面，初学者应该掌握Python编程语言的基础知识，包括变量、数据类型、循环、条件语句等等。此外，初学者还应该学习一些常用的Python库和框架，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等等。