这是创建PyTorch标量的方法吗？

创建PyTorch标量的方法是使用torch.tensor()函数。torch.tensor()函数可以接受一个标量值作为输入，并将其转换为PyTorch张量。例如，要创建一个值为5的标量张量，可以使用以下代码：

import torch

scalar = torch.tensor(5)

这将创建一个名为scalar的PyTorch张量，其值为5。通过这种方式，可以创建任意类型的标量张量，包括整数、浮点数等。

PyTorch标量的优势在于可以方便地进行数值计算和梯度计算。标量张量可以参与各种数学运算，如加法、减法、乘法和除法，以及更复杂的数学操作，如指数、对数和三角函数等。此外，标量张量还可以与其他PyTorch张量进行广播操作，以便进行更复杂的张量运算。

应用场景方面，PyTorch标量常用于深度学习模型中的损失函数、评估指标和优化算法等。通过使用标量张量，可以方便地计算和优化模型的性能指标，并进行模型训练和调优。

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本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础...Tensor与 Variable Variable是Pytorch的0.4.0版本之前的一个重要的数据结构，但是从0.4.0开始，它已经并入了Tensor中了。...张量所在设备， GPU/CPU ，是加速的关键张量的创建一、直接创建 torch.tensor（）功能：从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy...mean : 均值 std : 标准差四种模式： mean为标量， std为标量 mean为标量， std为张量 mean为张量， std为标量 mean为张量， std为张量...，对于mean和std都是标量的情况下，需要指定生成的size。

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这是EnterLib PIAB的BUG吗？

也正是其来截机制本身的局限，当我们才用PIAB的方式进行对象的创建的时候，要求本创建对象的类型要么实现某一个接口，要么继承MarshalByRefObject类型。...但是当我们让抽象基类继承自MarshalByRefObject就不行了，我个人觉得这是微软需要改进的地方。...一、基于接口实现和对MarshalByRefObject直接继承的编程我们先来看看PIAB默认支持的编程方法。为此便于演示，我创建了一个自定义的CallHandler：FooCallHandler。...在Main方法中，调用PolicyInjection的泛型方法Create，并指明接口和具体类型的方式来创建Foo对象。...不过，为了让PIAB提供对抽象类的支持而多加上一个非抽象的基类，在设计上是很丑陋的，我个人是不能接受的。实际上，我觉得这是PIAB自身的一个BUG，或者是自身欠考虑的地方。

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Pytorch打怪路（三）Pytorch创建自己的数据集2

前面一篇写创建数据集的博文--- Pytorch创建自己的数据集1 是介绍的应用于图像分类任务的数据集，即输入为一个图像和它的类别数字标签，本篇介绍输入的标签label亦为图像的数据集，并包含一些常用的处理手段...所以对于灰度值0---20来说，我们肉眼看上去就确实都是黑色的，因为灰度值太低了，而白色的轮廓的灰度值是255！...任务时写的一个，也许写的并不优美，但反正是可以用的，可以做个抛砖引玉的目的，对于才入门的朋友，理解这个思路就可，不必照搬我的代码风格…… import os import numpy as np import...np.int64) #print(I.shape,L.shape) return I.copy(), L.copy(), np.array(size_origin), name #这是一个测试函数...,虽然有点长, 因为实现了crop和翻转以及scale等功能,但是大家可以下去慢慢揣摩,理解其中的主要思路,与我前一篇的博文Pytorch创建自己的数据集1做对比,那篇博文相当于是提供了最基本的骨架,而这篇就在骨架上长肉生发而已

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标签：Excel公式练习一个非负整数，将其各个位上的数字相加，再将结果的各个位上的数字相加，如此反复，直至结果为个位数。...例如，数字123456789，将其各个位上的数字相加后结果是45，再将45的各个位上的数字相加=4+5=9，最终的结果为9。...那么，非负整数各个位上的数字相加，再将其结果的各个位上的数字相加直至结果为个位数，求这个个位数，如何编写公式？示例数据如下图1所示。...图1 实际上，很简单，其最终的个位数结果就是原数的余数，在Excel中使用MOD函数求余，即求原数除以9后的余数： MOD(B3,9) 然而，对于9、18、27等9的倍数，其最终结果应该是9。...有了解的朋友吗，欢迎留言指导。注：有兴趣的朋友可以在知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。

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Pytorch中的.backward()方法

PyTorch的主要功能和特点之一就是backword函数，我知道一些基本的导数: Let, F = a*b Where, a = 10 b = 10∂F/∂a = b => ∂F/∂a = 20 ∂...F/∂b = a => ∂F/∂b = 10 让我们在PyTorch中实现: ?...当输出张量为标量时，则v_vector的大小为1，即torch.tensor([1.])，可以用值1代替。这样就得到了完整的雅可比矩阵，也就是J@v。...为了积累非叶子节点的梯度，我们可以使用retain_grad方法如下: ? 在一般的情况下，我们的损失值张量是一个标量值，我们的权值参数是计算图的叶子节点，所以我们不会得出上面讨论的误差条件。...但是了解这些特殊的情况，这有助于了解更多关于pytorch的功能，万一那天用上了呢，对吧。

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PyTorch中CNN的Forward方法 | PyTorch系列（十七）

我们通过扩展nn.Module PyTorch基类来创建网络，然后在类构造函数中将网络层定义为类属性。现在，我们需要实现网络的 forward() 方法，最后，我们将准备训练我们的模型。...forward()方法是实际的网络转换。forward 方法是将输入张量映射到预测输出张量的映射。让我们看看这是如何完成的。回想一下，在网络的构造函数中，我们可以看到定义了五层。...我们已经了解了所有PyTorch神经网络模块如何具有forward() 方法，并且当我们调用nn.Module的forward() 方法时，有一种特殊的调用方法。...卷积和池化操作是对高度和宽度尺寸的化简操作。我们将在下一篇文章中看到这是如何工作的，并看到用于计算这些减少量的公式。现在，让我们完成实现此forward() 方法。...这就是我们在PyTorch中实现神经网络forward方法的方式。 PyTorch在__ call __()方法中运行的额外代码就是我们从不直接调用forward()方法的原因。

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这是你想要的技术 leader 吗？｜极客时间

还有一些向管理岗努力的技术人，或平时被看到的机会很少，或卡在技术转管理的节骨眼上腹背受敌，想知道怎样才能避开前人踩过的“雷”等。如果你也有类似的困惑，我可以明确地告诉你：是时候提升你的技术领导力了。...发现里面的案例和方法，都能应用在工作里。如果你是一个领导者，或未来准备成为团队 leader 的角色，这个专栏你一定要好好看。...专栏的每一讲，都是大厂的一线管理者在实践中的总结和提炼，对技术人扩展视野和开拓格局很有帮助，这样一字一句的经验传授，相当于你有了几百个高管朋友，是花多少钱都买不来的。...这些大佬的经验让我站在更高的层面，去思考团队面临的问题并得出解决方法，那会儿听了不到一半，已经感觉受益很多，值回票价了。...里面的很多内容我都很有共鸣，以前想不通的问题，发现“原来还可以这样”，“这个方法不错，我也试试看”。说实话，没有谁甘愿当一辈子普通程序员，或早或晚我们都会走上管理的路。

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PyTorch入门笔记-创建已知分布的张量

创建已知分布的张量正态分布（Normal Distribution）和均匀分布（Uniform Distribution）是最常见的分布之一，创建采样自这 2 个分布的张量非常有用，「比如在卷积神经网络中...()（tensor.numel() 函数返回 tensor 中的元素个数）；隐式相等其实就是 PyTorch 中的广播机制，PyTorch 中的广播机制和 TensorFlow 以及 Numpy 中的广播机制类似...代码段，「这是因为当传入的两个张量形状不匹配，但是元素总个数相等的情况下，PyTorch 会使用 reshape 函数将传入参数 std 的张量形状改变成和传入 mean 参数张量相同的形状，这可能会引发一些问题...，所以在 PyTorch 1.6 以后的版本这种方法将会舍弃，这里只需要注意一下即可。」...，而 torch.rand() 函数能够采样 [0, 1) 范围内均匀分布的浮点数，如果你想要采样自指定范围内的浮点数，可以使用 torch.rand() 函数进行改造，不过最简单的方法就是使用torch.nn.init.uniform

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使用docker的好处就是可以将你的环境和别人的分开，特别是共用的情况下。本文介绍了ubuntu环境下创建pytorch-gpu的教程，centos其实也是差不多的。...等待片刻之后就可以看到创建好的镜像了。...创建容器最重要的是使用nvidia的GPU环境，所以我们得配置运行环境，修改daemon.json文件： sudo vim /etc/docker/daemon.json 复制以下内容： {...} } } 然后刷新并重启docker服务： sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl restart docker 接下来就是根据镜像创建我们的容器了...，–name指定容器的名字，–runtime指定运行环境，-itd表示使用交互式且挂起，py_11.3:latest是我们创建的镜像： sudo docker run --name wzl --runtime

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这是统治市场的节奏吗？Apple Watch要兼容Android

而且从2015年WWDC全球开发者大会中也可以看出，蒂姆·库克(Tim Cook)治下的苹果也会作出一些出乎意料的决定——尤其是在可以利用Android平台的弱点的情况下。...Apple Watch最终会支持Android吗?这并不能确定，但是它有一定可能。谁不想占更多的市场份额呢？ “我的个人猜想是，在最初的18至24个月里，Apple Watch仅会支持iPhone。...在watchOS 2中，苹果提升了Apple Watch独立运行应用的能力，未来该手表的配对设备的重要性将会降低。 Apple Watch将打造自己的的未来并不是那么遥远。...目前它已经拥有自己的操作系统，这意味着Apple Watch可以创造自己的发展道路。况且，苹果对Apple Watch的期望也远不止是iPhone的一款配件这么简单。...未来，随着Apple Watch更强大、更加独立，它将会形成自己的平台。Apple Watch将会拥有自己的处理器、内存以及SIM卡。当真的实现这些时，Apple Watch还会需要iPhone吗?

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PyTorch入门视频笔记-创建数值相同的张量

创建全 0 或全 1 的张量创建元素值为全 0 或全 1 的张量是非常常见的初始化手段，通过 torch.zeros() 和 torch.ones() 函数即可创建任意形状，且元素值全为 0 或全为...In[1]: import torch # 创建全为0或1的0D张量(标量) scalar_zero = torch.zeros([]) scalar_one...*size 参数指定创建张量的形状，不同维度张量的形状可以参考下表。...比如：创建 0D 张量只需要指定 size = []；创建 1D 张量只需要指定 size = [dim0]，其中 dim0 为第 0 个维度的元素个数；创建 2D 张量只需要指定 size =...）； fill_value: 填充到张量中的元素值，必须为标量值； In[8]: import torch # 创建0D且元素值为5的张量 scalar_a = torch.full

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小姐姐，这是你要的瘦脸大眼效果吗？

旧文中我们用 OpenGL 给小姐姐实现了瘦身和大长腿效果，结果小姐姐眯着眼睛、嘟着嘴说，我需要瘦身和大长腿效果吗？笔者若有所思地看着她的眼睛和脸庞，终于弄明白了她需要的是什么效果。...本文所实现的大眼效果进行了简化，是在以人眼为中心的圆形区域内进行放大，距离圆心越远，放大的强度越大。 ?...瘦脸效果瘦脸效果的实现，是将指定区域内的像素按照一定的规则进行整体偏移，从而形成一种对脸部挤压的效果。 ?...瘦脸效果原理图如上图所示，BC表示偏移方向和偏移程度的向量，将圆内的所有像素按照向量BC的方向进行一定程度的偏移，像素偏移的强度，和像素与圆心的距离相关，越靠近圆心强度越大。 ?...瘦脸关键点为了简化计算流程，只做原理性展示，我们选取了3 个人脸部位的关键点（如上图，左右太阳穴和下巴），再由关键点计算出来控制点（太阳穴和下巴的连线的中心点），控制点组成上述的 BC 向量。

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怎么创建二级域名？只有这一种创建方法吗？

为了能够快速打开网络市场，所以人们需要自主创建官方网站，想要让网站顺利运营，那么确实应当提前获取域名，只有做到了这一点之后，网站才可以更好的被人们所应用，一般来说域名也是分等级的，怎么创建二级域名呢？...，很快便可以设置成功了，整个的创建过程还是非常简单的，不需要人们占用太多的时间。...只有这一种创建方法吗？...关于创建二级域名这件事，确实拥有着固定的步骤，一般来说只有这一种形式而已，但是许多人毫无经验，认为自己会耽误比较长的时间，那么也可以利用专业的团队，在网络上，有不少的域名团队，团队的工作人员可以帮助大家完成这项工作...以上就是对怎么创建二级域名的相关介绍，网络上也已经出现了许多其他类型的创建形式，不管是怎样的形式，人们都应当按部就班的来进行，不要把一些乱七八糟的步骤全部考虑在内，否则的话，可能会影响到创建的基本效率，

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