使用不带For循环的核函数生成PyTorch矩阵_通过for循环为R中的雅可比矩阵生成函数_如何在Python中使用循环而不是内置函数生成Toeplitz矩阵 - 腾讯云开发者社区

对于数据集非线性可分的情况，要使用SVM，必须先用核函数将数据从低维空间映射到高维空间，转化成易于分离器理解的形式。核函数并不仅仅应用于SVM，很多其它的机器学习算法也会用到核函数。...径向基函数是SVM中常用的一类核函数。径向基函数是一个采用向量作为自变量的函数，能够基于向量距离运算出一个标量。这个距离可以是从零向量或者其它向量开始计算的距离。...本篇我们会用到径向基函数的高斯版本，其公式为： ? σ是用户定义的用于确定到达率（reach）或者说函数值跌落到零的速度参数。...上述高斯核函数将数据从其特征空间映射到更高维的空间，具体说来这里是映射到了一个无穷维的空间。...(validEcacheList)) > 1: for k in validEcacheList: #循环找到最大的delta E if k == i:

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Pytorch 的损失函数Loss function使用详解

1、损失函数损失函数，又叫目标函数，是编译一个神经网络模型必须的两个要素之一。另一个必不可少的要素是优化器。...损失函数是指用于计算标签值和预测值之间差异的函数，在机器学习过程中，有多种损失函数可供选择，典型的有距离向量，绝对值向量等。...损失函数一般分为4种，平方损失函数，对数损失函数，HingeLoss 0-1 损失函数，绝对值损失函数。我们先定义两个二维数组，然后用不同的损失函数计算其损失值。...使用 numpy来实现是这样的：pred = np.array([[0.8, 2.0, 2.0]])nClass = pred.shape[1]target = np.array([0]) def labelEncoder...2、其他不常用loss函数作用AdaptiveLogSoftmaxWithLoss用于不平衡类以上这篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

1.混淆矩阵混淆矩阵是机器学习中总结分类模型预测结果的情形分析表，以矩阵形式将数据集中的记录按照真实的类别与分类模型作出的分类判断两个标准进行汇总。...这个名字来源于它可以非常容易的表明多个类别是否有混淆（也就是一个class被预测成另一个class）下图是混淆矩阵的一个例子 ?...其中灰色部分是真实分类和预测分类结果相一致的，绿色部分是真实分类和预测分类不一致的，即分类错误的。...2.confusion_matrix函数的使用官方文档中给出的用法是 sklearn.metrics.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight...=None) y_true: 是样本真实分类结果，y_pred: 是样本预测分类结果 labels：是所给出的类别，通过这个可对类别进行选择 sample_weight : 样本权重实现例子：

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推荐系统基础:使用PyTorch进行矩阵分解进行动漫的推荐

矩阵因式分解(为了方便说明，数字是随机取的) PyTorch实现使用PyTorch实现矩阵分解，可以使用PyTorch提供的嵌入层对用户和物品的嵌入矩阵（Embedding）进行分解，利用梯度下降法得到最优分解...因为我们将使用PyTorch的嵌入层来创建用户和物品嵌入，所以我们需要连续的id来索引嵌入矩阵并访问每个用户/项目嵌入。...训练我们的目标是为每个用户和每个物品找到最佳的嵌入向量。然后，我们可以通过获取用户嵌入和物品嵌入的点积，对任何用户和物品进行预测成本函数：我们目标是使评分矩阵的均方误差最小。...:由于我们的成本函数需要效用矩阵，我们需要一个函数来创建这个矩阵。...因此，我的代码中的梯度下降方程比上述方程稍微复杂。正则成本函数为： ?

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inline函数不能在for循环中使用的原因

inline函数的作用继承了宏定义的优点，没有了参数压栈，代码生成等一部分操作，并且摒弃了没有检查编译规则的缺点；另外要注意，内联函数一般只会用在函数内容非常简单的时候，这是因为，内联函数的代码会在任何调用它的地方展开...，如果函数太复杂，代码膨胀带来的恶果很可能会大于效率的提高带来的益处。...内联函数最重要的使用地方是用于类的存取函数。原因1： inline实际上“相当于”宏替换，就是把函数的二进制代码直接复制到调用的地方，因而inline代码不应该有跳转。...而循环结构无法避免条件跳转，所以有循环的代码无法inline；原因2： inline是将代码copy到指定的位置,放在循环当中就会大量的复制代码；这可以默认认为inline函数不能在for循环。

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pytorch中的卷积操作详解

首先说下pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width] 我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是： torch.nn.Conv2d...channel，比如输入一张RGB彩色图像，那in_channels=3 out_channels参数代表卷积核的个数，使用n个卷积核输出的特征矩阵深度即channel就是n kernel_size...= （5 – 2 + 2*1 – 1）/ 2 + 1 = 3，接下来我们来看个简单的实例：（1）首先使用torch中的随机函数生成一个batch_size为1，channel为1，高和宽都等于5的矩阵...（2）接着我们定义一个卷积核，input_size=1, output_size=1, kernel_size=2, stride=2, padding=1 （3）然后我们使用该卷积核对我们生成的随机矩阵进行卷积操作...，就能得到我们的输出矩阵，需要注意的是pytorch中的卷积默认是带有bias的，所以计算卷积后需要加上bias偏量。

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Excel公式技巧：使用OFFSET函数生成的数组

SUBTOTAL函数允许使用有限数量的工作表函数对此类数组进行操作，但它不会展现进行公式操作的这个数组。...如果数组大小合适，如本例所示，OFFSET函数会为原始单元格区域（rng）中的每个单元格返回一个单独的单元格区域。因此，如果使用SUBTOTAL函数操作该数组，则每个单元格区域都会单独计算。...使用3作为SUBTOTAL函数的第一个参数计算可见区域内的项目数。由于每个区域内只有一项，因此答案只能是0或1，如下图1所示。图1 这样，此公式可以用作数组，指示列表中已过筛选和未筛选的行。...) 与SUBTOTAL函数一起使用的OFFSET函数返回一个数组，该数组可用作数组公式的一个元素。...不带OFFSET函数的SUBTOTAL函数仅返回标量值，而不是数组。欢迎在下面留言，完善本文内容，让更多的人学到更完美的知识。

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只需5行代码，PyTorch 1.6即将原生支持自动混合精度训练。

更大的 fp16 矩阵乘法操作可以使用这个操作作为他们的基本构件来实现。由于大多数反向传播都可以归结为矩阵乘法，张量核适用于网络中几乎任何计算密集层。陷阱: 输入矩阵必须是 fp16。...如果你正在使用带有张量核的 GPU 进行训练，而没有使用混合精度训练，你不可能从你的显卡中得到100% 的回报！...启用混合精度训练就像在你的训练脚本中插入正确的位置一样简单！为了演示，下面是使用混合精度训练的网络训练循环的一段代码。# NEW标记定位了增加了新代码的地方。...下面的截图来自 amp 模块文档，介绍了autocast如何处理 PyTorch 中可用的各种操作: ? 这个列表主要由矩阵乘法和卷积两部分组成，还有简单的线性函数。 ?...注意，这个列表还包括另外两个基本的线性代数运算: 矩阵/向量点积和向量叉积。 ? 对数、指数、三角函数、正规函数、离散函数和(大)和在 fp16中是不安全的，必须在 fp32中执行。

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【matlab】函数meshgrid的用法详解(生成网格矩阵)和ndgrid的区别及用法「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 —————————————————————— meshgrid 函数用来生成网格矩阵，可以是二维网格矩阵。...exp1_1:生成二维网格，用法为：[x y]=meshgrid(a b); % a 和b是一维数组，如a=[1 2 3]; b= [2 3 4]; 则生成的 X 和 Y 都是为 3X3 维的矩阵，...，用法为：[x y]=meshgrid(a b); % a 和b是一维数组，如a=[1 2 3]; b= [2 3]; 则生成的 X 和 Y 都是为 3X2 维的矩阵， >> [x y]=meshgrid...2 1 2 y = 2 2 3 3 4 4 —————————————————————— meshgrid 函数用来生成网格矩阵...matlab使用矩阵的方式进行运算，对于2D而言，如果采样10个点(指x,y轴)，那么对于x=第一个采样点，反映到矩阵就是10个，即不管y是哪个值，x的第一采样点保持不变；对y是同理。

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《PytorchConference2023 翻译系列》7-深入探索CUTLASS：如何充分利用Tensor Cores

主循环使用MMA指令对这些小块执行矩阵乘累加操作，利用硬件的并行性和局部性来加速计算。主循环还处理线程同步和通信，以确保正确的数据依赖关系和结果的一致性。...Epilogue（收尾）是主循环之后的一系列操作，用于处理主循环的输出结果。它可以执行各种操作，如对结果进行修正、缩放、舍入等。Epilogue的目的是将主循环的输出转换为最终的矩阵乘累加结果。...支持的功能：CUTLASS提供了更多的功能和算法选项，包括矩阵乘累加（MMA）、卷积等。CUBLAS则提供了一组预定义的矩阵运算函数，如矩阵乘法、矩阵向量乘法等。...之后我们将负责生成源代码，为PyTorch扩展提供输入，并提供一个脚本来生成该PyTorch扩展。在Cutlass中最新的功能是我们称为epilogueVisitor Tree。...这将允许用户使用基本的epilogue单元来开发复杂的epilogue。它是一组小的计算、加载和存储操作，可以生成常见或自定义的epilogue。

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图深度学习入门教程（八）——简化图卷积模型

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。如有涉及到PyTorch的部分，会顺带介绍相关的入门使用。...而在图神经网络中，卷积核的权重则是样本中自带的。这是二者的最大差异。即SGC使用了一个固定的低通滤波器，然后是线性分类器。这种结构大大简化了原有GCN的训练过程。其完整的网络结构图如图1-2所示。...DGL库中SGConv的处理过程 SGConv类的内部实现步骤如下：（1）计算图中的度矩阵（获得求平均值的分母）。（2）按照指定的次数k，循环计算每一跳节点特征的平均值。...提示：代码第6行中的clamp函数作用是对张量值按照指定的大小区间进行截断。代码clamp(min=1)的含义是将度矩阵中边长小于1的值都变为1。利用这种方法可以很方便的为图中节点加入自环。...即，使用多层SGC，并在层与层之间加入非线性激活函数。或是使用GfNN模型。

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如何使用R的sweep函数对表达矩阵进行标准化

我们知道一般做表达谱数据分析之前，第一步就是对我们的表达矩阵进行标准化（归一化），去除由于测序深度，或者荧光强度不均一等原因造成的表达差异。...如下图所示除了中位数标准化之外，我们还可以使用z-score的方法来对表达谱数据进行标准化： z-score=(表达量-均值)/标准差那么下面小编就给大家演示一下如何使用前面讲到的☞R中的sweep...函数，使用z-score的方法来对表达谱矩阵进行标准化 #为了保证随机数保持一致，这里设置一下种子序列 set.seed(123) #随机生成100个数，构造一个10X10的矩阵 data=matrix...这个函数就能完成z-score的计算，我们来看看这个函数的说明我们来看看scale这个函数的效果 #因为scale默认对列做操作，所以这里先用t对表达矩阵做一个转置 #计算完再用t转置回来 data3...=t(scale(t(data))) data3 得到的结果如下，有兴趣的小伙伴可以去对比一下跟使用sweep函数得到的结果。

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支持Transformer全流程训练加速，最高加速3倍！字节跳动LightSeq上新

算子多运算融合在大多数深度学习框架（例如 TensorFlow 和 PyTorch）中，一个简单的运算通常都需要很多细粒度的核函数来实现。...基于这个思路，LightSeq 利用 CUDA 矩阵运算库 cuBLAS [10] 提供的矩阵乘法和自定义核函数实现了 Transformer 的编码器和解码器。...以编码层为例，具体结构如图 9 所示：图 9：编码层计算过程蓝色部分是自定义核函数，黄色部分是矩阵乘法。...可以发现，矩阵乘法之间的运算全部都用一个定制化核函数实现了，因此大大减少了核函数调用和显存读写，最终提升了运算速度。...大大缩减了科研工作者们训练模型的成本。可以期待未来像机器翻译、文本生成、摘要、对话生成、情感分析等大量NLP应用场景可以使用LightSeq来训练和推理。

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PyTorch 进阶之路（四）：在 GPU 上训练深度神经网络

可以预见每一层都有一个权重和偏置矩阵。 ? 我们试试用我们的模型生成一些输出。我们从我们的数据集取第一批 100 张图像，并将其传入我们的模型。 ?...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...训练循环也是一样的，所以我们可以复用前一个教程的 loss_batch、evaluate 和 fit 函数。...和之前教程中定义的一样，fit 函数包含实际的训练循环。我们将对 fit 函数进行一些改进：我们没有人工地定义优化器，而是将传入学习率并在该函数中创建一个优化器。...我们可以使用我们之前定义的同样的训练循环：fit 函数，来训练我们的模型以及在验证数据集上评估它。其中有很多可以实验的地方，我建议你使用 Jupyter 的交互性质试试各种不同的参数。

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图深度学习入门教程（三）——全连接神经网络与图卷积

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。如有涉及到PyTorch的部分，会顺带介绍相关的入门使用。...Elus激活函数与Relu一样都是不带参数的，而且收敛速度比relu更快，使用elu时，不使用批处理能够比使用批处理获得更好的效果，同时elu不使用批处理的效果比relu加批处理的效果要好。...在使用了BN算法（见8.9.3）的情况下，还需要对x的缩放值进行调节。 3.5 激活函数总结神经网络中，运算特征是不断进行循环计算，所以在每代循环过程中，每个神经元的值也是在不断变化的。...谱是方阵特有的性质，对于任意非欧空间的数据必须先通过计算其定量的描述生成方阵，才能进一步求得谱。基于谱域实现的图卷积。即：使用图结构中的度和邻接矩阵来表示图的谱域。...，并生成邻接矩阵，然后调用networkx模块根据该邻接生成图和训练数据集、测试数据集。

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Yann Lecun纽约大学《深度学习》2020课程笔记中文版，干货满满！

我们还会讨论深度网络的层级性质和使其具有优势的特性。最后，我们会讨论特征/表现的生成和学习。动手做：我们会讨论将数据点在空间中可视化的动机。我们还会谈到以及线性代数以及线性变换和非线性变换的应用。...我们会讨论利用可视化来更好的理解函数及其变换效果。之后我们会在 Jupyter Notebook 中贯穿示例，最后会讨论以神经网络为代表的函数。...最后，我们会学习如何使用PyTorch实现一个神经网络以及讨论一种反向传播的更广义的形式。讲座 B 部分：我们从一个反向传播的具体例子开始，进而讨论Jacobian矩阵的维度。...我们使用卷积核的关键是通过堆叠和滑动。我们先通过手写推导理解一维卷积，然后使用PyTorch学习卷积核的维度以及一维和二维卷积例子中的输出宽度。...更多地，我们使用PyTorch学习自动梯度和自定义梯度是如何运作的。第六周讲座A部分：我们讨论过卷积神经网络的三个应用。我们从数字识别开始，然后到5位邮政编码识别。

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NumPyML 源码解析（六）

# 生成随机概率矩阵 z = random_stochastic_matrix(1, n_dims) # 断言 Softmax 函数的输出与 PyTorch 中的 Softmax...) # 生成随机概率矩阵 z = random_stochastic_matrix(1, n_dims) # 断言 ReLU 函数的输出与 PyTorch...(1, 3) # 生成随机的 N 行 M 列的数据矩阵 X X = np.random.rand(N, M) # 生成随机的 N 行 J 列的数据矩阵...(K, M) # 创建一个高斯过程回归对象 gp，使用 RBF 核函数和指定的 alpha gp = GPRegression(kernel="RBFKernel(sigma...# 使用 sk_rbf 函数计算 RBF 核函数值，传入参数 gamma gold = sk_rbf(X, Y, gamma=gamma) # 使用 np.testing.assert_almost_equal

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lua--数据类型、变量、循环、函数、运算符的使用

执行lua脚本 lua脚本的执行，使用lua命令 lua ..../hello.lua 结果：二、数据类型在使用数据类型之前，先来了解下lua的注释 lua中单行注释使用： -- 单行注释多行注释使用： --[[ 多行注释 ]]-- 下面是lua数据类型的使用...a = a + 1 print(a) end 运行结果： 2. for for循环的语法稍微优点不同，第一个值表示初始值，第二个值表示条件结束的值，第三个值表示步长，步长可以省略不写，...j = j+1 print(j) until(j > 4) 运行结果：五、条件与跳出循环 1. if if判断来执行满足条件的某些代码 n = nil if(n...，函数也是可以被作为一个变量，定义函数使用function关键字，函数分为具名函数和匿名函数，具名函数可以通过函数名进行调用，匿名函数只能通过被赋值的函数型变量调用，除了上面的使用外，函数还有以下内容

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范数详解-torch.linalg.norm计算实例

本文以torch.linalg.norm()函数举例，详细讲解F范数、核范数、无穷范数等范数的定义和计算。...在 PyTorch 中，可以使用 torch.linalg.norm 函数来计算向量的标准二范数，例如： x = torch.tensor([1, 2, 3, 4, 5], dtype=torch.float...在 PyTorch 中，可以使用 torch.linalg.norm 函数来计算矩阵的F范数，其对应的参数为 ord='fro'，例如： A = torch.tensor([[1, 2],...在 PyTorch 中，可以使用 torch.linalg.norm 函数来计算矩阵的核范数，其对应的参数为 ord='nuc'，例如： A = torch.tensor([[1, 2, 3],...无穷范数在矩阵计算和优化中有广泛的应用。例如，在矩阵乘法中，可以使用无穷范数来衡量矩阵乘积的大小；在优化问题中，可以使用无穷范数作为约束条件或者目标函数。

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PyTorch 进阶之路：在 GPU 上训练深度神经网络

可以预见每一层都有一个权重和偏置矩阵。我们试试用我们的模型生成一些输出。我们从我们的数据集取第一批 100 张图像，并将其传入我们的模型。...GPU 包含数百个核，这些核针对成本高昂的浮点数矩阵运算进行了优化，让我们可以在较短时间内完成这些计算；这也因此使得 GPU 非常适合用于训练具有很多层的深度神经网络。...训练循环也是一样的，所以我们可以复用前一个教程的 loss_batch、evaluate 和 fit 函数。...和之前教程中定义的一样，fit 函数包含实际的训练循环。我们将对 fit 函数进行一些改进：我们没有人工地定义优化器，而是将传入学习率并在该函数中创建一个优化器。...我们可以使用我们之前定义的同样的训练循环：fit 函数，来训练我们的模型以及在验证数据集上评估它。其中有很多可以实验的地方，我建议你使用 Jupyter 的交互性质试试各种不同的参数。

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SVM之使用核函数的SMO算法

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混淆矩阵及confusion_matrix函数的使用

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