为什么函数.view(batch_size，-1)给出相同的输出？ - 腾讯云开发者社区

i++) { list.add(random.nextInt(1000)); } Collections.sort(list); // 对集合中的元素进行排序...Iterator it = list.iterator(); int count = 0; while (it.hasNext()) { // 顺序输出排序后集合中的元素

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经典笔试题-用程序给出随便大小的10 个数，序号为1-10，按从小到大顺序输出，并输出相应的序号。

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C语言中的函数为什么只能有一个返回值输出？怎么实现多个值输出？

这是典型的C语言中函数模块中的返回值问题，算是常见的语法细节，很多人觉得C语言已经过时了，只能代表着这类人还不算是真正的技术人员，在嵌入式领域C语言依然充当着非常重要的角色，C语言在很多领域还是首选编程语言...常见的C语言难点有指针，结构体，函数，递归，回调，数组等等，看起来没多少东西，每个概念都能延伸很多功能点，今天的题目其实就是函数模块中的返回值的问题，面向对象编程的基本单元就属于函数，函数包括参数输入，...具体功能实现，最后是结果的输出，也就是这个题目的返回值，在正常情况下函数的返回值只有一个，但在实际编程中需要用到多个，在设计时候还是归结成一类，如果类型相近可以弄成数组方式，如果类型不太一致直接放在结构体中执行...1.全局变量传递这种方式算是最不科学的规范，打破了软件开发需要的闭环策略，但在基本语法上是支持的，C语言里面最好少涉猎全局变量，使用出错的风险会提升很多，真要想使用建议还是用静态全局变量直接在变量的前面加上...，如果函数返回值是个指针的话，就能把整个结构体里面的内容返回出来，同样能够达到返回多个数值的作用，这种在平常的编程过程中用的最多，C语言中使用最频繁的关键点就是指针了，但也是很多初学者最不好理解的知识点

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硬核Softmax！yyds! (面试真题，慎点！)

在深度学习中，是一个常用的激活函数，广泛运用在图像分类任务中。那么，为什么会有这么多函数的变形呢？来，一步一步看吧～首先，我们需要回顾下一开始的函数。看文章前，老规矩，关注下呀！...在分类任务时，我们一般使用来接最后一层的输出，先对输出的特征做归一化操作，再将归一化之后的数值与标签做交叉熵损失函数来训练整个模型～整个过程差不多是长这样的： ?...第一个目标函数是带有软目标的交叉熵，这种交叉熵是在蒸馏模型的中使用相同的计算的，用于从繁琐的模型中生成软目标。第二个目标函数是带有正确标签的交叉熵。...这是在蒸馏模型的中使用完全相同的逻辑，但在下计算。我们发现，在第二个目标函数中，使用一个较低权重的条件，得到了最好的结果。...则：又同是凸函数有所以注意到所以：考虑等号成立的条件需要任何内积相同，而对于维向量 ,只能找到个点，使得两两连接的向量内积相同，如二维空间的三角形和三位空间的三面体

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时间序列数据建模流程范例

下面是一个简单的标准化函数，使用 MinMaxScaler 将数据归一化为 0 - 1。...，这里我给出的数据是已经经过了差分，重采样等步骤之后的数据。...最开始学习的时候，相信许多人都有疑问，为什么这里要 reshape()，为什么那里要 view(-1)，为什么这里要 flatten()，为什么那里要 unsqueeze(0)… 问题的根本原因就是，没有弄清楚经过某个处理之后你的数据的..., input_size)，out 的输出维度 (seq_len, batch_size, output_size)，在我看来，时刻注意 shape 是一个好的习惯，特别是当数据经过那些你不熟悉的函数后...(BATCH_SIZE, 1) out = model(feature.unsqueeze(0)) pred += out.view(-1).data.cpu().tolist()

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Pytorch-多分类问题神经层和训练部分代码的构建

本节使用交叉熵的知识来解决一个多分类问题。本节所构建的神经网络不再是单层网络 ? 如图是一个十分类问题（十个输出）。...= torch.randn(10, 200, requires_grad=True),\ torch.randn(10, requires_grad=True) # 中间层虽然前后输出维度相同...，均是200，但并不是没有作用，而是经历了特征变换的过程 # 进行了[784, 200]=>[200, 200]=>[200, 10]的降维变换 # 将forward过程写进一个函数里面 def forward...(x): x = x@w1.t() + b1 # 进行矩阵相乘 x = F.relu(x) # 使用relu激活函数 x = x@w2.t() + b2...=batch_size, shuffle=True) w1, b1 = torch.randn(200, 784, requires_grad=True),\ torch.zeros

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从零开始学Pytorch（四）softmax及其实现

\end{aligned} 既然分类问题需要得到离散的预测输出，一个简单的办法是将输出值 o_i 当作预测类别是 i 的置信度，并将值最大的输出所对应的类作为预测输出，即输出 \underset{i...2, 3], [4, 5, 6]]) print(X.sum(dim=0, keepdim=True)) # dim为0，按照相同的列求和，并在结果中保留列特征 print(X.sum(dim=1,...keepdim=True)) # dim为1，按照相同的行求和，并在结果中保留行特征 print(X.sum(dim=0, keepdim=False)) # dim为0，按照相同的列求和，不在结果中保留列特征...print(X.sum(dim=1, keepdim=False)) # dim为1，按照相同的行求和，不在结果中保留行特征输出：tensor([[5, 7, 9]]) tensor([[ 6],...(1, y.view(-1, 1)) #1表示按行相加 def cross_entropy(y_hat, y): return - torch.log(y_hat.gather(1, y.view

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【小白学习PyTorch教程】十、基于大型电影评论数据集训练第一个LSTM模型

1的比例拆分为训练集、验证集和测试集，然后使用“TensorDataset”和“DataLoader”函数来处理评论和标签数据。...第三，通过完全连接的层从LSTM层的输出映射期望的输出大小。最后，sigmoid激活层以概率0到1的形式返回输出。...# reshape to be batch_size first out = out.view(batch_size, -1) # get the last...: 嵌入查找表中的列数 hidden_dim : LSTM单元隐藏层中的单元数 output_dim : 期望输出的大小 vocab_size = len(vocab)+1 # +1 for the...BCELoss被用于「二分类交叉熵损失」，通过给出介于0和1之间的概率进行分类。

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工程必备！轻量级网络面试题！！

x = x.transpose(1, 2).contiguous() # reshape into orignal x = x.view(batch_size, channels, height...当完成三个后，采用将特征图大小降为 × ，最后是输出类别预测值的全连接层。 3、实验结果作者做了大量的对比实验来证明的优秀性能，这里给出一部分实验结果。...: 的意思为：卷积的输入输出具有相同的时候，内存消耗是最小的。...按照准则，一个分支的结构仍然保持不变，另一个分支由三个卷积组成，为了满足，令输入和输出通道相同。...) # flatten x = x.view(batch_size, -1, height, width) return x class InvertedResidual

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图像分割必备知识点 | Dice损失理论+代码

，模型给出的output，也就是预测的mask；数据集中的ground truth（GT），也就是真实的mask。...num = pred.size(0) m1 = pred.view(num, -1) # Flatten m2 = target.view(num, -1) # Flatten...num = pred.size(0) m1 = pred.view(num, -1) # Flatten m2 = target.view(num, -1) # Flatten...+FP，所以：所以我们可以得到Dice和IoU之间的关系了，这里的之后的Dice默认表示Dice Coefficient：这个函数图像如下图，我们只关注0～1这个区间就好了，可以发现： IoU和...Dice同时为0，同时为1；这很好理解，就是全预测正确和全部预测错误假设在相同的预测情况下，可以发现Dice给出的评价会比IoU高一些，哈哈哈。

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CNN使用MNIST手写数字识别实战的代码和心得

在传入的时候，我定义的BATCH_SIZE为512，所以具体的输入维度为(512,1,28,28) 我的CNN卷积神经网络的为两层卷积层，两次激活函数，两层池化层，和两层全连接层卷积核设为5X5，步长...(BATCH_SIZE,1,28,28) 1.2经过激活函数，只将张量中的为负数的值变为0，不改变shape，各维度不变(BATCH_SIZE,14,28,28) 1.3经过最大池化层，将图片缩小，降采样...(BATCH_SIZE,28,7,7) 3.利用view函数，将张量拉平，shape变为(BATCH_SIZE,2877) 4.1经过第一层全连接层，将(2877)变为200，高度提纯，一个全连接层将卷积层提取的特征进行线性组合...__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 14, 5,1,2) # 卷积函数 1:灰度图片的通道 14：输出通达 5：kernel...# 输入：batch*14*14*14,输出：batch*28*7*7 x = x.view(input_size, -1) # 拉平，-1自动计算维度，28*7*7=1372

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最简单的RNN回归模型入门(PyTorch)

（W）输出o ，最后再经过一个非线性激活（可以是sigmoid函数或者softmax等函数）形成最后的输出y。...单向RNN的num_directions为1，双向RNN的num_directions为2。他们的尺寸为什么是这样的呢？...输出的尺寸为（sequence_length， batch_size， num_directions * hidden_size）每一次RNN运行结果输出中还会附带输出中间隐藏状态$h_i$，当然这个尺寸和初始的隐藏状态相同...比较重要的几个超参数是：TIME_STEP指定输入序列的长度（一个序列中包含的函数值的个数），INPUT_SIZE是1，表示一个序列中的每个样本包含一个函数值。...我们自定义的RNN类包含两个模型：一个nn.RNN层，一个nn.Linear层，注意forward函数的实现，观察每个变量的尺寸（注释中给出了答案）。

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教你几招搞定 LSTMs 的独门绝技（附代码）

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..., [5, 5], [4, 5]] 技巧 1：利用填充（Padding）使 mini-batch 中所有的序列具有相同的长度。...(batch_size, seq_len, self.nb_tags) Y_hat = X return Y_hat 技巧 3 : 屏蔽（Mask Out ）我们并不想在损失函数中处理的网络输出...屏蔽（Mask Out）那些填充的激活函数最终，我们准备要计算损失函数了。这里的重点在于我们并不想让用于填充的元素影响到最终的输出。小提醒：最好的方法是将所有的网络输出和标签展平。...使用 pad_packed_sequence 对步骤 3的操作进行还原 5. 将输出和标记展平为一个长的向量 6. 屏蔽（Mask Out）你不想要的输出 7.

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【图像分类】基于Pytorch的细粒度图像分类实战

通过图片我们可以看到，两个txt文件中给出了不同图片的相对路径，而开头数字则代表了对应的标记信息，但是pytorch中的标签必须从0开始，因此我们只需要借助strip和split函数即可完成图像和标签信息的获取...') # 添加至列表 imgs.append((line, int(words[0])-1)) 输出结果示例如下图所示： ?...如上图所示，双线性网络包括两个分支CNN结构，这两个分支可以是相同的网络，也可以是不同的网络，本次实战使用Resnet 50做为相同的分支网络，以保证对比的客观性。...= x.size(0) x = x.view(batch_size, 2048, x.size(2) ** 2) x = (torch.bmm(x, torch.transpose...(x, 1, 2)) / 28 ** 2).view(batch_size, -1) x = torch.nn.functional.normalize(torch.sign(x) *

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【动手学深度学习笔记】之线性回归实现

= torch.float32)#使用随机张量函数，生成一个1000行2列的随机张量labels = true_w[0]*featrues[:,0]+true_w[1]*featrues[:,1]+true_b...features.index_select(0,j),labels.index_select(0,j) #定义了一个生成器，节省了内存 #输出batch_size =10for...定义损失函数也是将之前的函数转换为程序形式 def squared_loss(y_hat,y): return (y_hat - y.view(y_hat_size()))**2/2 #**是平方...输出每一个学习周期得到的损失值。...def squared_loss(y_hat,y): return (y_hat - y.view(y_hat.size()))**2/2 #view:将y转换为与y_hat同形的 def

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回归模型中的u_什么是面板回归模型

（W）输出o ，最后再经过一个非线性激活（可以是sigmoid函数或者softmax等函数）形成最后的输出y。...单向RNN的num_directions为1，双向RNN的num_directions为2。他们的尺寸为什么是这样的呢？...hi，当然这个尺寸和初始的隐藏状态相同。...比较重要的几个超参数是：TIME_STEP指定输入序列的长度（一个序列中包含的函数值的个数），INPUT_SIZE是1，表示一个序列中的每个样本包含一个函数值。...我们自定义的RNN类包含两个模型：一个nn.RNN层，一个nn.Linear层，注意forward函数的实现，观察每个变量的尺寸（注释中给出了答案）。

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【机器学习实战】从零开始深度学习（通过GPU服务器进行深度学习）

BatchNorm1d ()组合到网络层中。注意批标准化一般放在全连接层的后面、非线性层(激活函数)的前面。BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布的。...view()函数作用是将一个多行的Tensor,拼接成一行。...2.相同性对于不同的图片，如果它们具有相同的特征，即使这些特征出现在图片的不同位置，也可以用同样的检测模式去检测不同图片的相同特征。 ...2.3 扁平化操作（view函数） view()函数的功能是把原先tensor中的数据按照行优先的顺序排成一个一维的数据（这里应该是因为要求地址是连续存储的），然后按照参数组合成其他维度的tensor...生成对抗网络会通过对抗过程来计算出这个损失函数。对抗模型对抗模型简单来说就是一个判断真假的判别器，相当于一个二分类问题，真的图片输出1，假的图片输出0。

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NNLM的PyTorch实现

，即预料库中去重后的单词个数 m：词向量的维度，一般是50到200 H：隐藏层的weight d：隐藏层的bias U：输出层的weight b：输出层的bias W：输入层到输出层的weight h：...下面的函数首先将原始数据（词）全部转为索引，然后通过TensorDataset()和DataLoader()编写一个实用的mini-batch迭代器 def make_batch(sentences):..., n_step] ''' X = self.C(X) # [batch_size, n_step] => [batch_size, n_step, m] X = X.view(..., n_step] ''' X = self.C(X) # [batch_size, n_step] => [batch_size, n_step, m] X = X.view(...predict.squeeze()]) 这个代码一开始是在GitHub的一个项目中给出的，下面参考文献给出了链接，代码本身写的没有问题，但是其中有一行注释有问题，就是X=X.view(-1, n_step

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动手学深度学习(二) Softmax与分类模型

且这两个矩阵的第 ? 行分别为样本 ? 的输出 ? 和概率分布 ? 。交叉熵损失函数对于样本 ? ，我们构造向量 ? ，使其第 ? （样本 ? 类别的离散数值）个元素为1，其余为0。...keepdim=True)) # dim为1，按照相同的行求和，并在结果中保留行特征 print(X.sum(dim=0, keepdim=False)) # dim为0，按照相同的列求和，不在结果中保留列特征...print(X.sum(dim=1, keepdim=False)) # dim为1，按照相同的行求和，不在结果中保留行特征 tensor([[5, 7, 9]]) tensor([[ 6],...def net(X): return softmax(torch.mm(X.view((-1, num_inputs)), W) + b) 定义损失函数 ? ? ?...(y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))) 定义准确率我们模型训练完了进行模型预测的时候，会用到我们这里定义的准确率。

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给出两个长度相同的字符串 str1 和 str2 请你帮忙判断字符串 str1 能不能在

给出两个长度相同的字符串 str1 和 str2，请你帮忙判断字符串 str1 能不能在零次或多次转化后变成字符串 str2，每一次转化时，你可以将 str1 中出现的所有相同字母变成其他...输入：str1 = "aabcc", str2 = "ccdee"。输出：true。来自谷歌、亚马逊、微软、蔚来、腾讯、字节跳动、Uber。来自左程云。...6.将 mapChars 数组中的所有元素重置为 -1。 7.遍历字符串 str1，对于每个字符 ch，将其转换为对应的索引 cur。...总的时间复杂度：假设字符串的长度为 n，遍历 str2 的时间复杂度是 O(n)，遍历 str1 的时间复杂度也是 O(n)，因此总的时间复杂度为 O(n)。...总的空间复杂度：除了字符串 str1 和 str2 的空间占用，还创建了长度为 26 的整数数组 mapChars，因此总的空间复杂度为 O(1)。

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用程序给出随便大小的10 个数，序号为1-10，按从小到大顺序输出，并输出相应的序号。

经典笔试题-用程序给出随便大小的10 个数，序号为1-10，按从小到大顺序输出，并输出相应的序号。

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