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将参数传递到torch.abs后返回输入参数的绝对值作为输出，输出参数必须是一个Tensor数据类型的变量。x = Variable(torch.randn(batch_n , input_data) , requires_grad = False)y = Variable(torch.randn(batch_n , output_data) , requires_grad = False)w1 = Variable(torch.randn(input_data,hidden_layer),requires_grad = True)w2 = Variab... 阅1 转自远方 公众公开 21-02-18 10:53 |
TIPS： 文本填充，使所有文本长度相等，pack_padded_sequence , 运行LSTM，使用 pad_packed_sequence，扁平化所有输出和标签, 屏蔽填充输出, 计算交叉熵损失函数（Cross-Entropy）。LSTM 层。技巧2：使用 PyTorch 中的 pack_padded_sequence 和 pad_packed_sequence API.3. 使用 pack_padded_sequence 确保 LSTM 不会额外处理序列中的填充项（F... 阅1 转自taomaohu8... 公众公开 21-02-18 10:46 |
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测原文链接：http://tecdat.cn/?p=8145.诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。请记住，我们有144个月的记录，这意味着前132个月的数据将用于训练我们的LSTM模型，而模型性能将使用最近12个月的值进行评估。LSTM((l... 阅1 转自拓端数据 公众公开 21-02-18 10:41 |
阅1 转自禁忌石 公众公开 21-01-22 16:06 |
Cell 菜单主要包含了运行cells、运行cells后并在之后插入新的cell、运行所有cells、运行当前之上的所有cell、运行当前之下的所有cell、改变cell类型（code、markdown、raw nbconvert）等。依次来介绍下，保存还原点、在当前位置之下添加cell、剪切当前cell、拷贝选择的cell、复制选择的cell、上移选中的cell、下移选中的cell、运行cell、中断ke... 阅1 转自dinghj 公众公开 20-04-28 16:29 |
cgkit,Python Computer Graphics Kit,其module 主要分两个部分， 1. 与3d相关的一些python module 例如the vector, matrix and quaternion types, the RenderMan bindings, noise functions 这些模块可以在maya houdini nuke blender 等有Python扩展的程序中直接用; 2. 提供完整的场景操作的module， 他类似其他三维软件，在内存中保留完整的描... 阅1 转自youxd 公众公开 18-09-06 09:36 |
Openpyxl 创建一个工作簿Openpyxl创建一个工作簿。>>> tuple(ws.columns)((<Cell Sheet.>>> from openpyxl.workbook import Workbook>>> wb = Workbook()>>> ws = wb.active>>> ws.merge_cells(''''''''A1:B1'''''''')>&... 阅4353 转2 评0 公众公开 18-03-11 17:37 |
阅1063 转1 评0 公众公开 18-03-11 17:20 |
xlrd － 读取 Excel 文件。import xlrd# 打开 xls 文件book = xlrd.open_workbook("test.xls")print "表单数量:", book.nsheetsprint "表单名称:", book.sheet_names()# 获取第1个表单sh = book.sheet_by_index(0)print u"表单 %s 共 %d 行 %d 列" % (sh.name, sh.nrows, sh.ncols)print "第二行... 阅40 转0 评0 公众公开 18-03-11 11:31 |
