ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
  • with torch.no_grad() 和 @torch.no_grad()2022-09-17 02:00:41

    Pytorch中with torch.no_grad()或@torch.no_grad() 用法 https://www.cnblogs.com/douzujun/p/13364116.html requires_grad=True 要求计算梯度 requires_grad=False 不要求计算梯度 with torch.no_grad()或者@torch.no_grad()中的数据不需要计算梯度,也不会进行反向传播 model.e

  • # 关于C++20Concept(概念)及requires表达式的学习2022-08-29 23:30:10

    关于C++20Concept(概念)及requires表达式的学习 Concept(概念) C++20 引入了 concept 以在编译期检查模板实参是否满足指定的约束. 如何不用concept进行约束 template <typename T> T inc(T& a) { static_assert(std::is_integral<T>::value); return ++a; } 如果使用double

  • ExtJS-Localization(本地化)2022-07-27 09:04:27

    更新记录 2022年7月27日 发布。 2022年7月6日 从笔记迁移到博客。 ExtJS教程汇总:https://www.cnblogs.com/cqpanda/p/16328016.html ExtJS本地化(Localization) 使用方法1-直接引入JS 此方法适合直接引入CSS文件和JS文件项目 将build目录复制到项目文件夹下 \ext73\7.3.0.55\comm

  • Oracle 安装图形化调用 No X11 DISPLAY variable was set, but this program performed an operation which requir2022-06-25 02:02:45

    这次调用图形化竟然。。。1、xhost + IP(LINUX本身)显示added[root@rhel76 ~]# xhost + 192.168.137.22192.168.137.22 being added to access control list 2、切换到oracle[root@rhel76 ~]# su - oracle[oracle@rhel76 ~]$ cd \$ORACLE_HOME这时候还是调用不出来[oracle@rhel76

  • 代码笔记17 Pytorch中的requires_grad_()与requires_grad的区别2022-06-20 01:35:58

    问题   感谢pycharm,我还不知道有一天我会发现这种问题,我本来是查看一下batchnorm2d中tensor的requires_grad属性,然后我就顺着快捷栏点下来的。结果发现requires_grad_()与requires_grad完全不一样。 代码 requires_grad for m in net.modules(): if isinstance(m,nn.Batc

  • Vue3 在VSCode新建项目报错The template root requires exactly one element2022-06-15 11:01:41

    Vue3 中新建项目在VSCode报错The template root requires exactly one element.解决方法         教大家怎么关闭这个错误提示     找到 Vetur>Validation:Template 取消勾选         就不会报错了,解决啦  

  • 代码笔记13 pytorch冻结部分参数的坑2022-06-10 23:33:49

    问题   关于在pytorch中冻结参数,我看网上大多都使用了 for param in net.parameters(): param.requires_grad = False   但我的需求是这样的,我创建了一个dict,里面含有对应的tensor的name与param,我想让根据这些名称对网络的参数进行冻结,这就用到了一个我们平时经常使用的

  • spring的事务传播2022-05-24 08:00:47

    传播特性有几种?    7种Required, Requires_ new.    nested, Support,    Not_ Support,    Never,   Mandatory 某一个事务嵌套另一个事务的时候怎么办?A方法调用B方法,AB方法都有事务,并且传播特性不同,那么A如果有异常, B怎么办, B如果有异常,A怎么办?总:事务的传播特性

  • with torch.no_grad()2022-03-09 11:03:06

    在pytorch中,tensor有一个requires_grad参数,如果设置为True,则反向传播时,该tensor就会自动求导。tensor的requires_grad的属性默认为False,若一个节点(叶子变量:自己创建的tensor)requires_grad被设置为True,那么所有依赖它的节点requires_grad都为True(即使其他相依赖的tensor的requires

  • [001] [ESP32开发笔记] IDF工程创建与CMake配置2022-02-22 22:06:46

    ESP32 开发笔记 工程创建 工程分析 项

  • PyTorch 介绍 | AUTOMATIC DIFFERENTIATION WITH TORCH.AUTOGRAD2022-02-08 09:32:33

    训练神经网络时,最常用的算法就是反向传播。在该算法中,参数(模型权重)会根据损失函数关于对应参数的梯度进行调整。 为了计算这些梯度,PyTorch内置了名为 torch.autograd 的微分引擎。它支持任意计算图的自动梯度计算。 一个最简单的单层神经网络,输入 x,参数 w 和 b,某个损失函数。它可

  • 计算图--叶子节点、with torch.no_grad()学习2022-02-06 15:32:26

    参考连接1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/416083478     更清楚 参考连接2:https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/89517008    更全面 1、requires_grad 在pytorch中,tensor有一个requires_grad参数,如果设置为True,则反向传播时,该tensor就会自动求导。tenso

  • PyTorch 3 - 模型相关方法2022-02-01 21:30:43

    文章目录 创建模型模型初始化、参数保存/加载模型自动求导梯度函数损失函数mse二分类 bce多分类 创建模型 如,创建线性模型 class LinearModel(nn.Module): def __init__(self, ndim): super(LinearModel, self).__init__() self.ndim = ndim

  • pip安装报ValueError: check_hostname requires server_hostname2022-02-01 18:34:48

    pip安装报ValueError: check_hostname requires server_hostname 检查两点: 包版本 网络代理  

  • with torch.no_grad()理解2022-01-20 16:59:23

    前置 1.pytorch中tensor的操作都要进行计算图的构建,为backward反向传播做准备。 2.手动创建的为叶子结点,由叶子结点生产的表达式会继承叶子结点的requires_grad(有True就继承True,没True就继承False) import torch x_1 = torch.tensor([1.,2.,3.],requires_grad=True)#不能是

  • 【PyTorch学习】二、自动求梯度(Automatic Gradient)2022-01-17 19:06:04

    PyTorch学习(二) 前言一、autograd自动求梯度二、使用步骤1.示例一2.示例二 前言 torch.autograd是 PyTorch 的自动差分引擎,可为神经网络训练提供支持。 神经网络就是寻求一个拟合函数,但是因为参数过多,所以不得不借助每一点的梯度来一点一点的接近最佳的loss值,PyTorch 拥

  • ValueError: check_hostname requires server_hostname2022-01-03 12:02:17

    项目场景: 在用pip安装rise时报错:ValueError: check_hostname requires server_hostname 问题描述: 用pip安装jupyter插件rise时,报ValueError错误。 原因分析: 打开了VPN导致安装不上 解决方案: pip install rise 关闭VPN,重新运行命令下载

  • C++20 Concept(概念)语法简介2021-12-18 17:33:40

    快速上手 #include <iostream> using namespace std; // 定义Addable概念,要求类型可以进行加运算 template <typename T> concept Addable = requires (T x) { x + x; }; // 要求类型T具有Addable特性 template <typename T> requires Addable<T> void f(T x) { return x +

  • Pytorch之requires_grad——转载2021-12-18 15:31:36

    requires_grad是Pytorch中通用数据结构Tensor的一个属性,用于说明当前量是否需要在计算中保留对应的梯度信息,以线性回归为例,容易知道权重w和偏差b为需要训练的对象,为了得到最合适的参数值,我们需要设置一个相关的损失函数,根据梯度回传的思路进行训练。 官方文档中的说明如下 If ther

  • pytorch的Variable和Parameters的联系和区别2021-12-14 10:33:14

    文章目录 前言一、Variable二、Parameter总结 前言 首先看一下官方文档: 一、Variable torch.autograd.Variable Variable是对Tensor的封装,操作与tensor基本一致,不同的是,每一个Variable被构建的时候,都包含三个属性: 1、data:Variable中所包含的tensor 2、grad:tensor的梯

  • pytorch-微分2021-12-05 16:30:50

    文章目录 引言主要用到的包和类: 一些小测试梯度梯度下降的实战例子-考虑最简单的一层神经网络张量梯度和雅可比积 引言 在训练神经网络时,最常用的算法是 反向传播。在该算法中,参数(模型权重)根据损失函数相对于给定参数的梯度进行调整。 为了计算这些梯度,PyTorch 有一个名

  • 安装vs2019出现this application requires .Net Framework 4.6 or higher to be installed错误。2021-12-03 14:03:04

    https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=48137  进入网站下载   下载获得如下exe双击运行安装即可  

  • PyTorch 3. autograd2021-11-20 19:00:54

    PyTorch 3. autograd autogradauto_grad具体操作推理环节tensor.dataautograd.grad和hook扩展autograd autograd 动态图:运算与搭建同时进行静态图:先搭建图,后运算 计算图只能backward一次,若想再次使用则必须设置retain_graph=True torch.autograd.grad(outputs, inpu

  • 安装redis时 ,出现Requires: libjemalloc.so.1()(64bit)2021-11-08 20:59:58

    环境:centos 7 问题: 安装redis时 ,出现Requires: libjemalloc.so.1()(64bit) 如果是离线安装 , 或者没有安装epel-release 会出现这种情况 解决: yum -y install epel-release yum -y install jemalloc 作者:tglmm 链接:https://www.jianshu.com/p/787a5ccc4185 来源:简书 著作权

  • vue搭建脚手架 出现问题Command vue init requires a global addon to be installed.2021-11-05 18:33:38

    使用vue init webpack my-App 创建项目回车时显示Command vue init requires a global addon to be installed.Please run yarn global add @vue/cli-init and try again.     解决方法:npm install -g @vue/cli-init     然后创建项目,正常。     原文链接:https://blog.cs

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有