为什么PyTorch和NumPy的反演结果不同_我的numpy和pytorch代码有完全不同的结果_为什么Pytorch和Keras的实现给出了截然不同的结果？ - 腾讯云开发者社区

PERMANOVA（即adonis）和ANOSIM本身分析的东西不一样，得到结果不同也很正常。如果考察的因子影响很强，通常会得到相似的结果。如果因子影响很弱，那么结果可能产生差别。...因此，结果不同可能表明因素的影响可能不是真的，或者效应很弱。另外还需要查看对应方法的统计量，即PERMANOVA的F值和ANOSIM的R值。...可增加置换检验次数查看对结果的影响，通常显著的P值会随着检验数量的增加而减少。个人主观经验，F值为10都是比较低的。强F值可以达到20，50甚至100。...如果PCoA结果分得很开，一般PERMANOVA也能检验出来。如果多因子间存在交互效应，结果也会不同。PERMANOVA可直接处理交互效应，而ANOSIM不能。...最后，样本的类型，重复的个数也会造成影响。

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numpy和Pytorch对应的数据类型

Numpy中的数据类型名称描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） intc 与 C 的...int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 intp 用于索引的整数类型（类似于 C 的 ssize_t，一般情况下仍然是 int32 或 int64） int8 字节（-128 to 127...（0 to 65535） uint32 无符号整数（0 to 4294967295） uint64 无符号整数（0 to 18446744073709551615） float_ float64 类型的简写...float32 单精度浮点数，包括：1 个符号位，8 个指数位，23 个尾数位 float64 双精度浮点数，包括：1 个符号位，11 个指数位，52 个尾数位 complex_ complex128 类型的简写...，即 128 位复数 complex64 复数，表示双 32 位浮点数（实数部分和虚数部分） complex128 复数，表示双 64 位浮点数（实数部分和虚数部分） Pytorch中的数据类型

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概率统计——为什么条件概率的结果总和直觉不同？

所以另一个孩子也是女孩的概率是1/3。这个答案的计算过程没什么问题，我想大家应该都能看明白，但是不知道会有多少人觉得奇怪。为什么答案不是 1/2 呢？难道两个孩子的性别不是独立的吗？...我们之前一通分析，用上各种公式进行计算，得到的结果明明是1/3，为什么这里就变成 1/2 了呢？这两道题难道不是一样的吗？...我们遇见一个女孩的条件下，两个都是女孩的概率是 ? 这里潜在的信息是，我们在公园遇见一个孩子，他是男是女的概率是不同的。我们遇见了女孩，会改变剩下一个孩子是女孩的概率。...这样理解都行得通，但还是没有解决我们之前的疑惑，为什么看起来完全一样的两件事，得到的结果不同呢？就因为我们看到了其中的一个孩子吗？可是我们看到孩子，与孩子的性别的概率应该无关才对。...我们看孩子之前，两个孩子是一体的，我们看了一眼之后，这两个孩子就区分开来了。我们看之前，这是两个孩子，看了之后，就成了我们看过的孩子和没看过的孩子。从物理学上来看，这两者的熵是不同的。

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PyTorch数据和NumPy数据之间的互操作

说明,由于Python的缓存协议,只要PyTorch的数据是在cpu上,不是在GPU上,那么torch.Tensor类型的数据和numpy.ndarray的数据是共享内存的,相互之间的改变相互影响.This...protocol (https://docs.python.org/3/c-api/buffer.html).numpy转为torch:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi...>(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916...:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916...:(ssd4pytorch1_2_0) C:\Users\chenxuqi>pythonPython 3.7.7 (default, May 6 2020, 11:45:54) [MSC v.1916

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torch 的 dim 和 numpy 的axis 表示方向不同

index_select为例子 torch.index_select(input, dim, index, out=None) - 功能：在维度dim上，按index索引数据 - 返回值：依index索引数据拼接的张量...- index：要索引的张量 - dim：要索引的维度 - index：要索引数据的序号 x = torch.randn(3, 4) print(x) indices =...0.8797]]) tensor([[ 0.2274, -2.1934, -0.3129, 0.3869], [-0.8007, -0.0095, 0.8703, -0.8797]]) 2.numpy...中以mean为例 x = numpy.random.randint(1,10,(3,4)) print(x) print(x.mean(0)) y = numpy.random.randint(

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pytorch:不同版本的CUDA和CUDNN安装教程

通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0...-c pytorch CUDA 8.x conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch CUDA 10.0 conda install...pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 通过pip安装 python3 # Python 3.5 pip3 install https://download.pytorch.org

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numpy 和 pytorch tensor 的内存连续性 contiguous

numpy 和 pytorch tensor 存在内存是否连续的情况，对运行速度甚至网络运行结果都存在影响。含义 contiguous 本身是形容词**，**表示连续的。...在numpy和torch的数据结构中，都有表示变量是否在内存中数据连续存储的概念。...结果影响其实写这篇博客的原因，就是我的onnx模型对于完全相同数据的tensor产生了完全不同的表现，险些三观俱碎。挣扎了几个小时后发现原来是数据的连续性在作祟。...对 pyhton 中算法平台的影响平台影响 numpy 计算不连续的变量，结果不会受到影响 pytorch 输入不连续的tensor，结果不会受到影响 onnx 输入不连续的tensor...pytorch 的 tensor 在python中运行，需要C连续的变量，因此只有C连续的函数 contiguous() import torch import numpy as np if __

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win和linux的php异或运算结果不同

win和linux的php异或运算结果不同作者：matrix 被围观: 3,383 次发布时间：2015-06-17 分类：兼容并蓄零零星星 | 3 条评论 » 这是一个创建于 2633...一个获取key的函数（模拟js的php代码）在本地测试成功，而在服务器上失败。逐行die()之后发现问题在于b ^=4294967295;之前获取的b都没问题，可到了这里就结果完全不一样。真是狗日的xor仙人板板。为什么换成xor结果和^又不同。难道xor不是异或。。。 Q1：幸好我不是第一个发现。...php开启了GMP：gmp_xor()进行xor运算 Q2：无解将^ 换成xor运算win和linux的结果都一样。...但是为毛线它又和^的结果不同。。。应该也是整数溢出吧。。。

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简析LSTM()函数的输入参数和输出结果(pytorch)

举个例子：对于自然语言处理，(50, 64, 10) 一次处理的数据有：64句话，每句话有50个字，每个字用10个数字表示。输入值包含两个值：维度为前面定义大小的张量和一个元组。...元祖包含(h_0, c_0)， h_0的维度是(num_layers*num_directions,batch_size,hidden_size)，表示隐藏层的出事状态，c_0的维度和h_0 的一样表示初始细胞状态...输出结果包含：output, (h_n, c_n) output的维度：除了最后一个维度外前面的维度和输入的唯独相同，大小为（序列长度，批量大小，方向数 * 隐藏层大小）如果是单向lstm，最后一个维度是输入参数里边的...如果是双向的，最后一个维度是输入参数里边hidden_size的两倍. h_n和c_n包含的是句子的最后一个时间步的隐藏状态和细胞状态，维度也相同，是：（隐藏层数 * 方向数，批量大小，隐藏层大小）...比如上面的例子中，输出的output大小为(50,64,2*10) h_n, c_n表示每个句子的最后一个词对应的隐藏状态和细胞状态。大小为(1*2, 64, 10).

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numpy线性代数基础 - Python和MATLAB矩阵处理的不同

以下默认已经：import numpy as np 以及 impor scipy as sp 下面简要介绍Python和MATLAB处理数学问题的几个不同点。...此处和MATLAB的二维数组（矩阵）的建立有很大差别。同样，numpy中也有很多内置的特殊矩阵： b1=np.zeros((2,3)) #生成一个2行3列的全0矩阵。...X.shape #结果是一个tuple，返回本数组的行数、列数、…… X.ndim #数组的维数，结果是一个数 X.size #数组中元素的数量 X.itemsize ...某些算法为了方便计算或者针对不同的特殊情况，还给出了多种调用形式，以便得到最佳结果。 ...在numpy中，也有一个计算矩阵的函数：funm(A,func)。 5.索引 numpy中的数组索引形式和Python是一致的。

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手撕numpy(一)：简单说明和创建数组的不同方式

numpy提供了一个高性能的多维数组对象ndarray(N Dimension Array)，以及大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。...最终python通过集成C和C++，最终解决这个问题，也就是说：底层运行的是C和C++的代码，但是上层使用的是python语言去写的。这就是我们为什么都喜欢使用"numpy库"的原因。...2、学习numpy的套路学习怎么使用numpy组织数据(怎么创建出，你想要的不同维度，不同形状的数组）：numpy提供了一个高性能的多维数组对象：ndarray。...4、ndarray数组和list列表的简单对比 ① ndarray数组和list中的数据类型 list列表中可以存储不同的数据类型，例如：x = [1,2.3,True,“中国”]。...ndarray数组中存储的所有的元素的类型，都必须一致。 ② 使用numpy创建数组和使用原生list的效率对比 ?

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为什么 wrk 和 ab， locust 压测的结果差异这么大？

本地使用 wrk 压测 nginx 的一个 hello,world!接口。wrk 的 qps 是 20 多万，全部 200 状态吗，无异常。...ab 结果是 1 万多的 qps，locust 只有 6 千多的 qps。本机 32 核 CPU,结果差异这么大，请问该相信哪个呢？下面是压测过程： wrk ...., write 0, timeout 0 Requests/sec: 206509.01 Transfer/sec: 38.98MB 查看请求数量cat access.log|wc -l，结果...ab 压测-c 10000 报错，为了一致，使用 wrk 压测-c 1000,qps 的值为216547.69。...locust 启动了一个 master，28 个 slave，结果 qps 只有 6700 左右，请问哪个比较接近真实？

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DragGAN 完全自由 P 图指南

ffhq.pkl 和图片的预处理器文件 align.dat，下载完成后放到项目的 pretrained_models 目录下。...export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/root/auto-tmp/PTI python align_data.py 使用 PTI 进行 GAN 反演反演是指将一个图像映射到生成模型的潜空间中...通过这种方式，可以实现对图像的各种编辑操作，例如改变姿势、修改外貌特征或添加不同的风格。通过编辑潜空间，可以实现对图像的高级编辑，同时保持图像的真实性和准确性。...import os import sys import pickle import numpy as np from PIL import Image import torch from configs...load_generators(model_id, generator_type) export_updated_pickle(new_G,model_id) 最后将 checkpoints 目录下生成的模型文件和对应的

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你知道du和df的统计结果为什么不一样

我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况。但它们的统计结果是不一致的，大多数时候，它们的结果相差不会很大，但有时候它们的统计结果会相差非常大。...66M，df的结果是68M，相差不大，但df的结果大于du。...img文件就是在不同分区内的。...由于df是根据superblock中空闲和使用数据块的数量来计算空闲空间和已使用空间的，所以df统计的时候会将这个已被"删除"的文件统计到已使用空间中。...而df却将该文件大小统计进去了，因为my.iso占用的data block还未被标记为未使用。再关掉tail进程，然后df再统计空间，结果将和du一样显示为正常的大小。

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你有没有想过为什么交易和退款要拆开不同的表？

前言 " 近期做新项目，在设计表结构的时候，突然想起来之前面试的时候遇到的一个问题，那时候也是初出茅庐，对很多东西一知半解（当然现在也是），当时那个小哥哥问我为什么交易和退款要拆成两个表？...但是恰好那次那个小哥哥就问了这个问题，支付和退款为什么要分开记录？当时也是确实是实力不允许，我只是说了就是这么用的，把正向流程和逆向流程拆开，分开实现逻辑，比较方便。...字段设计交易和退款是完全不同的两种业务，不像账户流水就是资金记录。交易除了订单状态还有一些交易信息比如商户号、优惠金额、实付金额、交易渠道、商品 id 名称、备注等各种信息。...开发效率交易和退款分开之后，两个人负责不同的业务进行开发，包括业务逻辑和查询展示。如果放在一起，就很多字段不能保证别人知道有还是没有，是存储还是不存储，毕竟表里设置的都可以为空。...A: 在很多 APP 中大家看到的多种订单都是在一个列表里面展示出来的，比如：支付宝的账单页面。当然，如果前端分 tab 页，分开展示不同的业务，那对后端来说简直不要太友好。

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ssh和sftp为什么是同一端口_ssh和sftp使用不同的端口

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 8种机械键盘轴体对比本人程序员，要买一个写代码的键盘，请问红轴和茶轴怎么选？...1.1 描述 SFTP(SSH File Transfer Protocol)即安全文件传送协议)，是一数据流连接，提供文件访问、传输和管理功能的网络传输协议。...sftp是基于ssh上实现的，所以严格来说我们是无法来关闭ssh，而只是使用sftp。 ssh默认使用的是22端口，当然这个端口是可以修改的。...，限制他们的操作，这个可以利用Rssh和Scponly或者实现。...但是如果提过sftp服务需要给另外一个局域网的用户使用，这样我们虽然对这些用户做了限制，我们的ssh服务还是开着的，这样他人还是可以猜我们服务器的用户名和密码，通过ssh登录上来，最好的方法是我们暴露出去的服务根本无法通过

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du 和 df 的统计结果为什么不一样

作者 | 骏马金龙来源 | https://www.cnblogs.com/f-ck-need-u/p/8659301.html 今天有个人问我du和df的统计结果为什么会不同。...我们常常使用du和df来获取目录或文件系统已占用空间的情况。但它们的统计结果是不一致的，大多数时候，它们的结果相差不会很大，但有时候它们的统计结果会相差非常大。...img文件就是在不同分区内的。...由于df是根据superblock中空闲和使用数据块的数量来计算空闲空间和已使用空间的，所以df统计的时候会将这个已被"删除"的文件统计到已使用空间中。...而df却将该文件大小统计进去了，因为my.iso占用的data block还未被标记为未使用。再关掉tail进程，然后df再统计空间，结果将和du一样显示为正常的大小。

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小白学PyTorch | 9 tensor数据结构与存储结构

，共享内存；不同的时候，内存复制 print('numpy 和torch互相转换1') a = np.array([1,2,3],dtype=np.float64) b = torch.Tensor(a...2.2 两者区别【命名】虽然PyTorch实现了Numpy的很多功能，但是相同的功能却有着不同的命名方式，这让使用者迷惑。...numpy用resize和reshape pytorch也有resize但是不常用【reshape和view共享内存(常用)】 a = torch.arange(0,6) b = a.reshape...： b = a.view(2,3) 这个b.storage()输出出来时和a.storate()，相同的，这也是为什么view变换是内存共享的了。...，但是其实a和b整体式不同的。

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【小白学PyTorch】9.tensor数据结构与存储结构

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一文理解PyTorch：附代码实例

最近在学习Pytorch，对于每个部分有大致了解，但没有整体的逻辑框架，这篇文章虽然是翻译的，但有条理的带大家认识了Pytorch构建模型并进行训练的一般步骤和流程，一步一步的将用Numpy搭建的逻辑回归模型来通过...网上有许多PyTorch教程，它的文档非常完整和广泛。那么，为什么要继续阅读这个循序渐进的教程呢?这份教程以一系列常见的例子为主从基本原理开始讲解。从而使大家对PyTorch的理解更加直观。...但是，为了简单起见，我们通常也称向量和矩阵为张量。 ? ? 加载数据，设备和CUDA ? 你可能会问:“我们如何从Numpy的数组过渡到PyTorch的张量?”这就是from_numpy的作用。...目前神经网络框架分为静态图框架和动态图框架，PyTorch 和 TensorFlow、Caffe 等框架最大的区别就是他们拥有不同的计算图表现形式。...为什么这很重要?有些模型可能使用Dropout机制，在训练和评估阶段有不同的行为。 ? 嵌套模型 ? 在我们的模型中，我们手动创建了两个参数来执行线性回归。

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