有些读者可能会说，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...回顾跨度 (stride) 的定义，即在某一维度下为了获取到下一个元素需要「跨过」的字节数。注：每一个 int32 元素是 4 个字节数。...n 维数组 用 np.random.random() 来生成一个多维数组： arr4d = np.random.random( (2,2,2,3) ) 里面具体元素是什么不重要，一把梭 arr4d 的属性比较重要...3.1 正规索引 虽然切片操作可以由多次索引操作替代，但两者最大的区别在于 切片得到的是原数组的一个视图 (view) ，修改切片中的内容会改变原数组 索引得到的是原数组的一个复制 (copy)，修改索引中的内容不会改变原数组...一个用索引；有正规法、布尔法、花式法 等等，你好像还没教什么 numpy 数组硬核的东西呢，下帖讨论 NumPy 的后两节就教怎么 变形它：重塑和打平，合并和分裂，元素重复和数组重复 计算它：元素层面计算
有些读者可能会说，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...回顾跨度 (stride) 的定义，即在某一维度下为了获取到下一个元素需要「跨过」的字节数。注：每一个 int32 元素是 4 个字节数。...【n 维数组】 用 np.random.random() 来生成一个多维数组： arr4d = np.random.random( (2,2,2,3) ) 里面具体元素是什么不重要，一把梭 arr4d...3.1 正规索引 虽然切片操作可以由多次索引操作替代，但两者最大的区别在于 切片得到的是原数组的一个视图 (view) ，修改切片中的内容会改变原数组 索引得到的是原数组的一个复制 (copy)，修改索引中的内容不会改变原数组...一个用索引；有正规法、布尔法、花式法 等等，你好像还没教什么 numpy 数组硬核的东西呢，下帖讨论 NumPy 的后两节就教怎么 变形它：重塑和打平，合并和分裂，元素重复和数组重复 计算它：元素层面计算
，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...回顾跨度 (stride) 的定义，即在某一维度下为了获取到下一个元素需要「跨过」的字节数。注：每一个 int32 元素是 4 个字节数。...n 维数组 用 np.random.random() 来生成一个多维数组： arr4d = np.random.random( (2,2,2,3) ) 里面具体元素是什么不重要，一把梭 arr4d 的属性比较重要...一个用索引；有正规法、布尔法、花式法 等等，你好像还没教什么 numpy 数组硬核的东西呢，下帖讨论 NumPy 的后两节就教怎么 变形它：重塑和打平，合并和分裂，元素重复和数组重复 计算它：元素层面计算...解答： 数组转置的本质：交换每个轴 (axis) 的形状 (shape) 和跨度 (stride)。
预剪枝 首先确定剪枝的全局阈值，然后根据阈值得到剪枝后的网络每层的通道数cfg_mask，这个cfg_mask就可以确定我们剪枝后的模型的结构了，注意这个过程只是确定每一层那一些索引的通道要被剪枝掉并获得...******预剪枝模型测试************') if not args.cpu: model.cuda() test() 正式剪枝 在预剪枝之后我们获得了每一个特征图需要剪掉哪些通道数的索引列表...注意一下，在预剪枝阶段是通过BN层的scale参数获取的需要剪枝的通道索引，在剪枝阶段不仅仅需要剪掉BN层的对应通道，还要剪掉BN层前的卷积层的对应通道。...newmodel = nin.Net(cfg) if not args.cpu: newmodel.cuda() layer_id_in_cfg = 0 # 定义原始模型和新模型的每一层保留通道索引的...，即把shape中为1的维度去掉 # np.argwhere(a) 返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。
下面表达式运行的结果是什么？...考虑一个 (6,7,8) 形状的数组，其第100个元素的索引(x,y,z)是什么?...下面脚本运行后的结果是什么?...下面表达式的结果分别是什么？...给定一个向量，如何让在第二个向量索引的每个元素加1(注意重复索引)?
考虑一个 (6,7,8) 形状的数组，其第100个元素的索引(x,y,z)是什么?...下面脚本运行后的结果是什么?...下列表达式的结果分别是什么?...对于numpy数组，enumerate的等价操作是什么？...考虑一个给定的向量，如何对由第二个向量索引的每个元素加1(小心重复的索引)?
这些有用的片段在面试中会经常出现，也可以作为日常的numpy练习。 1、导入numpy import numpy as np 2、打印numpy信息 print(np....0的2d数组 Z = np.ones((10,10)) Z[1:-1,1:-1] = 0 15 、下面表达式的结果是什么?...，如何给第二个向量索引的每个元素加1(包含重复索引)?...(F)基于索引列表(I)?...A和B、如何在A中找到包含B每一行元素的行不管B中元素的顺序是什么?
，NumPy 都什么好学的，数组都弄不懂的人还能干什么，那我来问你个问题，知道「转置操作」吧，那么下面这个二维数组转置后是什么？...回顾跨度 (stride) 的定义，即在某一维度下为了获取到下一个元素需要「跨过」的字节数。注：每一个 int32 元素是 4 个字节数。...n 维数组 用 np.random.random() 来生成一个多维数组： arr4d = np.random.random( (2,2,2,3) ) 里面具体元素是什么不重要，一把梭 arr4d 的属性比较重要...3.1 正规索引 虽然切片操作可以由多次索引操作替代，但两者最大的区别在于 切片得到的是原数组的一个视图 (view) ，修改切片中的内容会改变原数组 索引得到的是原数组的一个复制 (copy)，修改索引中的内容不会改变原数组...解答： 数组转置的本质：交换每个轴 (axis) 的形状 (shape) 和跨度 (stride)。
接着联合训练网络权重和这些缩放因子，最后将小缩放因子的通道直接移除，微调剪枝后的网络，特别地，目标函数被定义为： ? 其中代表训练数据和标签，是网络的可训练参数，第一项是CNN的训练损失函数。...是在缩放因子上的乘法项，是两项的平衡因子。论文的实验过程中选择，即正则化，这也被广泛的应用于稀疏化。...次梯度下降法作为不平滑(不可导)的L1惩罚项的优化方法，另一个建议是使用平滑的L1正则项取代L1惩罚项，尽量避免在不平滑的点使用次梯度。...，即把shape中为1的维度去掉 # np.argwhere(a) 返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。...，即把shape中为1的维度去掉 # np.argwhere(a) 返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。
在这里插入图片描述 其中代表训练数据和标签，是网络的可训练参数，第一项是CNN的训练损失函数。是在缩放因子上的乘法项，是两项的平衡因子。论文的实验过程中选择，即正则化，这也被广泛的应用于稀疏化。...次梯度下降法作为不平滑(不可导)的L1惩罚项的优化方法，另一个建议是使用平滑的L1正则项取代L1惩罚项，尽量避免在不平滑的点使用次梯度。...，然后根据阈值得到剪枝后的网络每层的通道数cfg_mask，这个cfg_mask就可以确定我们剪枝后的模型的结构了，注意这个过程只是确定每一层那一些索引的通道要被剪枝掉并获得cfg_mask，还没有真正的执行剪枝操作...，即把shape中为1的维度去掉 # np.argwhere(a) 返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。...，即把shape中为1的维度去掉 # np.argwhere(a) 返回非0的数组元组的索引，其中a是要索引数组的条件。
numpy来搭建了一个神经网络，我之前也是参考这些大佬们的代码准备的面试。..., w_out): """ 获得需要由image转换为col的索引, 返回的索引是在feature map填充后对于尺寸的索引 获得每次卷积时，在feature...map上卷积的元素的坐标索引。...以后img2col时根据索引获得 i 的每一行，如第r行是filter第r个元素(左右上下的顺序)在不同位置卷积时点乘的元素的位置的row坐标索引 j 的每一行，如第r行是...filter第r个元素(左右上下的顺序)在不同位置卷积时点乘的元素的位置的column坐标索引 结果i、j每一列，如第c列是filter第c次卷积的位置卷积的k×k个元素(左右上下的顺序
考虑一个 (6,7,8) 形状的数组，其第100个元素的索引(x,y,z)是什么(提示: np.unravel_index) print(np.unravel_index(100,(6,7,8))) 21...下面脚本运行后的结果是什么?...下列表达式的结果分别是什么?...对于numpy数组，enumerate的等价操作是什么？...考虑一个给定的向量，如何对由第二个向量索引的每个元素加1(小心重复的索引)?
是Python做数据分析必须掌握的基础库之一，非常适合刚学习完Numpy基础的同学，完成以下习题可以帮助你更好的掌握这个基础库。...给定一个向量，如何让在第二个向量索引的每个元素加1(注意重复索引)?...如何根据索引列表I将向量X的元素累加到数组F?...考虑一维向量D，如何使用相同大小的向量S来计算D的子集的均值，其描述子集索引？...import stride_tricks) # Author: Joe Kington / Erik Rigtorp from numpy.lib import stride_tricks def
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