最近有许多小伙伴问我要入门 Python 的资料，还有小伙伴完全没有入门 Python 就直接购买了我的 pandas 专栏。...因此我决定写几篇 Python 数据处理分析必备的入门知识系列文章，以帮助有需要的小伙伴们更好入门。 ---- 前言 关于 Python 中的类与对象相关知识，网络上已经有非常多的教程。...本文需要读者已经了解 Python 中关于 列表、字典、自定义函数基本认知 ---- 物以类聚 每当我学习一个新的工具，都会自问："为什么我需要他？"...例如，打印第2位学生的信息： 总是要从多个列表中，取出某位置上的数据 如果需要定义统一的处理函数，那情况更加糟糕： 任何处理学生的函数都需要传入3个数据列表 ---- 一种更好的归类方式是： 每位学生一个列表...获取对象数据字典的 name 对应的数据 行12：实例 + 点 + 函数名字 + 括号 ，执行对应的函数 但是，为什么 show_me 函数中，有一个参数，但上面的调用却没有传入任何的东西？
今天先不直接进入理论学习，而是先学习一下 TensorFlow，在原课程里，这部分在第7讲，但是我觉得最高效地学习算法的方式，就是一边学理论，一边写代码，实践中才能理解更深刻。...为什么需要 TensorFlow 等库 深度学习通常意味着建立具有很多层的大规模的神经网络。 除了输入X，函数还使用一系列参数，其中包括标量值、向量以及最昂贵的矩阵和高阶张量。...在一个会话中启动图 创建一个 Session 对象, 如果无任何创建参数, 会话构造器将启动默认图。 会话负责传递 op 所需的全部输入，op 通常是并发执行的。...'state' 的初始值 # 取回操作的输出内容, 可以在使用 Session 对象的 run() 调用 执行图时, # 传入一些 tensor, 这些 tensor 会帮助你取回结果...TensorFlow和普通的Numpy的对比 在cs224d的课件中有下面这个代码，来看一下二者之间的区别： ? eval() 在 Python 中定义完 a 后，直接打印就可以看到 a。
C/C++中 Python 扩展对象的简介 你可能知道可以借助 C/C++扩展 Python，并开发所谓的「扩展」。PyTorch 的所有繁重工作由 C/C++实现，而不是纯 Python。...该行之后，PyTorch 将从这一 Numpy 数据 blob 中创建一个新的张量对象，并且在创建这一新张量的过程中，PyTorch 将会传递内存数据指针，连同内存大小、步幅以及稍后张量存储将会使用的函数...值得注意的是，THStorage 不包含如何解释内部数据的元数据，这是因为存储对保存的内容「无处理信息的能力」，只有张量才知道如何「查看」数据。...下面的 Python 代码表明，在改变张量的形状后，存储中的数据指针将得到共享。...，我们可以接入另一个进程的张量存储内容。
本文主要的介绍内容是TensorFlow的Graph和Session两个概念，即运算图和会话。 1. 数据流图 TensorFlow哲学：将计算图的定义和执行分离。...从上面图中我们可以知道，直接打印a并不能得到真正的计算结果8，这也证实了TensorFlow计算图和执行过程确实是分离的。 那么，我们如何才能得到计算结果a的值呢？...3. tf.Session() tf的Session对象封装了TF的执行环境，在环境中可以执行各种操作以及计算各种张量。此外，Session会话还将分配内存以存储变量的当前值。 4....答案是可以的，但是不推荐，理由如下： 多个图需要多个会话，默认情况下每个会话都会尝试使用所有可用资源 如果不通过python/numpy传递数据，就不能在多个运算图之间传递数据，而python/numpy...TF为什么使用Graph？ 可以节省计算。TF可以根据输出只运算相关的操作图，避免执行不必要的运算 将计算分解为小的微分块，以利于自动求导 有利于分布式计算。
NumPy 不称它们为张量，但是它们是一回事。TensorFlow Python API 构建在 NumPy 之上。 SciPy 是数值计算库。它被其它一些软件包所使用。...注：你可能会想知道为什么一些变量名称被大写，为什么别的没有。在数学中，矩阵通常被写成大写字母而向量为小写。在我们的脚本中，X 是矩阵，y 是向量。这样的惯例在大量机器学习代码中很常见。...然后将我们的数据从数组转换成 TensorFlow 中的张量。 接下来，我们运行会话： ? 使用如下类似 Python 中的代码，看看发生了什么： ?...注意：此图仅仅包括了进行预测所需的操作，并没有给出训练信息。然后打印预测结果： ? 如果你在 Python 脚本中尝试相同的样例，你将得到完全相同的答案。我们的任务终于完成了！...TensorFlow 的 API 是 C++，所以你需要在面向对象的 C++中编写代码，你不能直接在 Swift 的编码。 C++的 API 比 Python 的 API 更受限制。
取而代之的是，我们得到了一堆奇怪的内容，如果我们不提供这是默认的Python字符串表示形式。 因此，在面向对象的编程中，我们通常希望在类中提供对象的字符串表示形式，以便在打印对象时获得有用的信息。...这种字符串表示形式来自Python的默认基类object（对象）。 How Overriding Works 所有Python类都会自动扩展对象类。...Parameter类扩展了张量类，所以每层中的权张量就是这个Parameter类的一个实例。这就是为什么我们会在字符串表示输出的顶部看到包含文本的参数。...一个迫在眉睫的问题是，我们如何才能一次访问所有参数？有一个简单的方法。让我告诉你。 访问网络参数 第一个示例是最常见的方法，我们将在训练过程中更新权重时使用它来遍历权重。...文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫，希望小伙伴能动动你性感的小手，分享朋友圈或点个“在看”，支持一下我 ^_^ 英文原文链接是： https://deeplizard.com
之后的代码中，我们将使用别名tf来指代tensorflow。 import tensorflow as tf 从张量开始 之前已经介绍了张量，那我们就来看看张量在tensorflow中的具体实现。...而给占位符以数据的方式，是在tf.Session.run的方法调用时传入feed_dict。feed_dict的键是一个张量对象，即创建占位符返回的张量对象，而值就是需要传入的张量。.../perceptron_logs', sess.graph) 能在Tensorboard中显示的数据的组织形式是summary，它可以记录各种类型的数据。...等待片刻后复制地址就可以在浏览器中打开了。 打开网页之后，就可以点击上方的标签页来查看相关数据了。 左侧的工具栏也可以对页面内容进行调整。...甚至把训练好的模型迁移到手机端APP也非常容易，这样的广度，目前所有能做到的且支持Python的框架，我想很难找到第二个了。
当我们尝试打印或显示一个 Torch 张量时，Python 默认会调用 __repr__ 方法来获取张量对象的表示。...__repr__() + ')'# 创建一个 Torch 张量对象x = MyTensor([1, 2, 3])# 打印张量对象print(x)上述示例代码中，我们创建了一个名为 MyTensor 的子类...Torch 张量对象x = CustomTensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])# 打印张量对象print(x)在上述示例中，我们定义了一个名为 CustomTensor 的子类，继承自...创建张量可以使用多种方法来创建 torch.Tensor 对象，以下是几个常见的示例：pythonCopy codeimport torch# 从 Python 列表创建张量x = torch.tensor...这样，我们就能够更方便地打印和显示 Torch 张量对象的内容，以便进行调试和开发任务。 希望本文对解决这个错误和理解如何自定义 __repr__ 方法提供了帮助。谢谢阅读！
运行上面代码应在控制台打印5474、2921和2943到3181之间的数字。通过编写构造函数，我们现在可以将数据集的low和high设置为我们的想要的内容。...对本节内容进行总结，我们刚刚将标准的Python I/O 引入了PyTorch数据集中，并且我们不需要任何其他特殊的包装器或帮助器，只需要单纯的Python代码。...DataLoader充当Dataset对象的数据馈送器(feeder)。如果您熟悉的话，这个对象跟Keras中的flow数据生成器函数很类似。...对于PyTorch数据集来说，比较好的做法是，因为该数据集将随着样本越来越多而进行缩放，因此我们不想在Dataset对象运行时，在内存中存储太多张量类型的数据。...让我知道这篇文章是有用的还是不清楚的，以及您将来是否希望获得更多此类内容。
那么PyTea是如何做到的，到底靠不靠谱，让我们一探究竟吧。 PyTea的出场方式 为什么张量形状错误这么重要？...首先定义一系列神经网络层（也就是矩阵），然后合成神经网络模块…… 那么为什么需要PyTea呢？ 以往我们都是在模型读取大量数据，开始训练，代码运行到错误张量处，才可以发现张量形状定义错误。...首先PyTea将原始的Python代码翻译成一种内核语言。PyTea内部表示法（PyTea IR）。 接着PyTea追踪PyTea IR每个可能的执行路径，并收集有关张量形状的约束条件。...判断约束条件是否被满足，分为线上分析和离线分析两步： 线上分析 node.js（TypeScript / JavaScript）：查找张量形状数值上的不匹配和误用API函数的情况。...比如说在这个例子中，网络的最终结构是由24个相同模块块构成的（第17行），那么可能的路径就有16M之多。 所以路径爆炸是一定要处理的，PyTea是怎么做的？
在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。 文章涉及使用到的框架以PyTorch和TensorFlow为主。默认读者已经掌握Python和TensorFlow基础。...系统直接生成与该列表内容相同的张量。 通过这个例子可以看出：向torch.Tensor中传入数值，可以生成指定形状的张量；向torch.Tensor中传入列表，可以生成指定内容的张量。 3....张量的判断 在PyTorch中还封装了函数is_tensor，用于判断一个对象是否是张量。...更详细的原理和用法可以参考《python带我起飞——入门、进阶、商业实战》一书4.4.4和4.4.5小节。...有关Python内存相关的更多知识，可以参考《python带我起飞——入门、进阶、商业实战》一书第4章的内容。 6 计算图的硬件调度问题——指派GPU 由于人工智能的相关计算大多需要在GPU上处理。
專 欄 ❈那只猫，Python中文社区专栏作者，福州大学大二水利专业学生，纯种非CS科班的数据分析师，熟练掌握Python数据分析大礼包，因长时间玩弄Keras而陷入深度学习的大坑中不能自拔。...方法，例如以计算对数密度和该关联将随机变量嵌入到计算图形中，其中节点表示张量和边际上的操作，表示张量在它们之间通信的符号框架。...是50维的，由随机张量 ? 参数化。 获取对象运行图形：它从生成过程模拟并输出50个元素的二进制向量。 现在来实操一番： ? 当然了，安装的方法也是熟悉的味道。。...科普时间到： Kullback-Leibler散度也称为辨别信息，信息散度，信息增益，相对熵，KLIC，KL散度（我也不知道为什么名字那么的长啊长）。 它是在两个概率分布P和Q之间的差异的测量。...贝叶斯神经网络定义了神经网络上的分布，因此我们可以执行图形检查，将模型打印出来，看看是不是和我们一开始定义的模型，也就是一个在余弦曲线上摆动有一定的摆动的图样。
2.PyTorch环境配置 我们先来创建一个虚拟python环境： conda create -n dl conda activate dl 我的电脑是Windows平台下的nvida GPU，接下来配置...size 调整为我们想要的任何内容。...6.3 创建范围张量 使用 torch.arange(start, end, step) 来执行此操作。 注意：在 Python 中，您可以使用 range() 创建范围。...8.3 索引（index）和切片（slice） 就像在任何其他Python数组中一样, 张量中的元素可以通过索引访问。...由于矩阵乘法的规则，如果形状不匹配，就会遇到错误。这些方法可帮助您确保张量的正确元素与其他张量的正确元素混合。
这就是为什么当我开发VeriTensor时，我确保它是实用的。 有效调试的关键是通过断言告诉调试器代码应该做什么。 VeriTensor方法 VeriTensor包括3种技术。...我开发了Python包VeriTensor，以简化张量图的可视化。我将很快将此程序包开源。它包含一个TensorGroupDependency类。此类允许您仅注册要可视化的张量。...第8行和第9行以DOT语言生成并打印那些张量依赖关系，这些依赖关系可以以图形方式呈现： ? 让我们了解以上依赖关系图： 图中的节点表示张量或张量集（例如神经网络中的所有变量）。...请注意，第4行和第5行在Python世界中。在Python世界中，您可以使用循环，调用任意函数；它比Tensorflow世界中的方法容易得多。...在张量方程评估中，您将检查Python世界中的每个方程。Python世界比Tensorflow世界更容易。 其次，在Tensorflow中发现错误的来源令人生畏。人们花费大部分时间来定位错误的来源。
神经网络模块是可调用的Python对象。...这就是为什么我们把权矩阵张量放在一个参数类实例中。现在让我们看看这一层如何使用新的权重矩阵转换输入。我们希望看到与前面示例相同的结果。...这是为什么呢?这是不精确的因为线性层在输出中加入了一个偏置张量。观察当我们关闭偏差时会发生什么。我们通过向构造函数传递一个假标记来做到这一点。...这个事实是一个重要的PyTorch概念，因为在我们的层和网络中，__call __()与forward()方法交互的方式是用的。 我们不直接调用forward()方法，而是调用对象实例。...文章中内容都是经过仔细研究的，本人水平有限，翻译无法做到完美，但是真的是费了很大功夫，希望小伙伴能动动你性感的小手，分享朋友圈或点个“在看”，支持一下我 ^_^ 英文原文链接是： https://deeplizard.com
严格意义上来讲这才是原文的标题。我们将会使用 Tiny YOLO，一个快速的、能在 200 FPS 下运行的目标检测模型。我们将会使用 Tiny YOLO 而非完整的 YOLOv2。为什么？...一个有趣的事实是：之前我忘了做这一步然后我花了一整天纠结为什么 Tensorflow.js 不工作。 ....你不能像 Python 那样使用 -1 索引 在 python 中，你可以使用 -1 作为「最后一个元素」。...你不能使用 5d 张量 注意，Tensorflow,js 的 WebGL 后端不支持 5d 张量。既然无法想象五维的样子，为什么还要使用它们？...幸运的是，为了避免这些麻烦，我删除了 batch_size。另一种做法是不将输出重塑为 5d 张量。但是有些细节还需要谨慎处理。 除此之外，我的使用体验是连贯的。
01 用tfdbg包装TensorFlow会话 为了在我们的样例中添加tfdbg的支持，我们只需要添加下列三行代码，这三行代码会在提供了—debug标识的时候，用一个调试器包装器来包装会话对象。...Q:我怎样把tfdbg和我在Bazel里的会话连接起来？为什么我看到一个错误：ImportError:cannot import name debug？...A:这是一个常见的使用例子，例子中的Session对象被同时的用于多个线程。典型地，子线程看管类似于运行入队操作的后台任务。你时常仅仅需要调试主线程（或者稍不频繁地，仅仅一个子线程）。...Q:我正在调试的模型很大。被tfdbg转储的数据占满了我硬盘的空闲空间。我该怎么办？....* Q:为什么我不能再tfdbg命令行界面选择文本？ A:这是因为tfdbg命令行界面在终端中默认开启了鼠标事件。这个鼠标-任务模式重载了默认的控制台交互，其中包括文本选择。
在PyTorch社区中，有更多的Python开发人员从事Web应用程序。此外，这种Python向框架的多功能性，使得研究人员能够以几乎无痛的方式测试想法，使得它成为最先进的尖端解决方案的首选框架。...例如使用autograd来降低工作量，哪些代码关键、为什么？以及各种用来编写内核的超酷的工具。 理解Tensor库的概念 Tensor Tensor是PyTorch中的中心数据结构。...假设我想在逻辑表示中访问位置Tensor[0,1]处的元素。通过Stride我们应该这样做： 找出Tensor的任何元素存在的位置，将每个索引乘以该维度的相应Stride，并将它们加在一起。...首先，用三个参数用来确定张量是什么： 设备 张量的物理存储器实际存储在何处，例如在CPU上，NVIDIA GPU（cuda）上，或者可能在AMD GPU（hip）或TPU（xla）上的描述。...别直接用CI去测试 CI是一个直接可用的测试代码的变动是否有效的非常棒的工具，但如果你真的一点不都改设置恐怕要浪费很长时间在测试过程中。
obj_B = B() obj_B.show() # 子类中访问父类对象的公有字段 # 打印内容如下 对象公有字段 对象公有字段 对象公有字段 访问对象私有属性： class A: def...__foo) # 类内部访问 obj = A() obj.func() # 类内部访问 #打印内容如下 对象私有字段 类方法 公有方法：对象可以访问，类内部可以访问，派生类中可以访问。...__show() obj = A() obj.func() # 类内部访问 # 打印内容如下 私有方法 A show 总结: 对于这些私有成员来说，他们只能在类的内部使用，不能再类的外部以及派生类中使用...类和实例化对象都可以正常调用。 双下方法： 我们知道在Python中一切皆是对象，而我们又知道对象是类实例化出来的，所以Python中的对象必然都是通过某个具体类实例化出来的。例如： ?...打印内容如下 我是被分装成属性的函数 如果单从调用fun来看根本看不出来fun到底是函数还是一个真正的属性。
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