SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，代码保持简洁，易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的，不依赖外部库。
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
代码位置：https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E8%AF%86%E5%88%AB%E7%8C%AB
补充拓展：python利用sympy库对某个函数求导，numpy库使用该求导结果计算的程序
基于链式法则的自动微分技术，是大多数深度学习框架中所支持的核心功能，旨在更加快速的进行梯度计算，并且可以绕开符号微分的表达式爆炸问题和手动微分的困难推导问题。本文主要基于MindSpore框架，记录一下几种自动微分的使用技巧。MindSpore版本信息：
，这样就可以将所有的二次抛物线表示出来。3个参数可以确定二次抛物线的一些基本属性，比如开口朝上还是朝下，对称轴以及与x轴的交点等等 。方法包括求函数值，求导数，求极值等等。求导数可以这样来实现：
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
编者按：本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网硬创公开课的分享。 正如程序语言一样，深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景，那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习？ 这期的公开课特邀了先后在谷歌、亚马逊、微软供职的机器学习科学家彭河森博士为大家讲述《MXNet火了，AI从业者该如何选择深度学习开源框架》。彭河森博士亲眼见证并深入参与了这三家巨头布局深度学习的这一过程。 嘉宾介绍 彭河森，埃默里大学统计学博士。现担任微软美国总部的机器学习科学家、微软必应广告部应用资深
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难，但是如果不借助于计算器，光依赖我们的运算能力（笔算和心算），不仅运算的准确度大打折扣，而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
在python2的时候，我们使用python发送请求的时候，大多数使用过的是urllib，urllib2这个库，python3的时候使用urllib3,一般来说使用这两个库就可以轻松的请求任何资源，然而，有个小伙子觉得这些都不够优雅，于是他自己封装了一个python 网络请求库，这个库就是大名鼎鼎的requests.用过这个库一次之后，你就会发现，它真的是太好用了。
求导是数学计算中的一个计算方法，它的定义就是，当自变量的增量趋于零时，因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时，称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。
2、在信息科学中，Sigmoid函数通常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间 。
Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了Python的使用状况和受欢迎程度：
为了更好地进入AI 领域，一些重要的概念，是不得不去自习体会的，为了方便大家查阅，在此将已推送的消息索引在这里： 1 机器学习储备（1）：协方差和相关系数 概率 期望 方差 标准差 协方差 相关系数 2 机器学习储备（2）：高斯分布 独立 同分布 高斯分布 正态分布 一位正态分布 二维正态分布 3 机器学习储备（3）：似然函数例子解析 似然函数 对数似然 最大似然估计 4 机器学习储备（4）：最常用的求导公式 最常用的几个 链式求导法则举例 5 机器学习储备（5）：Python和Numpy入门 浅
Python 官方在今年 2 月做了一份报告，从官方的角度说明了 Python 的使用状况和受欢迎程度：
【导读】如果你稍微了解一点深度学习的知识或者看过深度学习的在线课程，你就一定知道最基础的多分类问题。当中，老师一定会告诉你在全连接层后面应该加上 Softmax 函数，如果正常情况下（不正常情况指的是类别超级多的时候）用交叉熵函数作为损失函数，你就一定可以得到一个让你基本满意的结果。而且，现在很多开源的深度学习框架，直接就把各种损失函数写好了（甚至在 Pytorch中 CrossEntropyLoss 已经把 Softmax函数集合进去了），你根本不用操心怎么去实现他们，但是你真的理解为什么要这么做吗？这篇小文就将告诉你：Softmax 是如何把 CNN 的输出转变成概率，以及交叉熵是如何为优化过程提供度量。为了让读者能够深入理解，我们将会用 Python 一一实现他们。
AI科技评论消息：日前，Google Research Blog 推出开源 Python库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI科技评论编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，
太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。 其中，苹果每个100日元，橘子每个150日元。 消费税是10%，请计算支付金额。
在第一篇文章里面，我提到计算摄影学是计算机图形学，计算机视觉，光学和传感器等领域的交叉学科，在这个领域我们可以用强大的图像算法，对传感器所获取的信息做任意的处理，得到丰富多彩的效果。
日前，Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。 AI研习社编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。对用户来说，这大大改善了梯度计算的可见性，更易于编辑和调
每天给你送来NLP技术干货！ 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/69294347作者 | xiaopl@知乎编辑 | 极市平台 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？我觉得一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。 了解自动求导背后的原理和规则，对我们写出一个更干净整洁甚至更高效的 PyT
这一次继续为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像导数实战。
相比于计算机视觉，NLP可能看起来没有那么有趣，这里没有酷炫的图像识别、AI作画、自动驾驶，我们要面对的，几乎都是枯燥的文本、语言、文字。但是，对于人工智能的征途来说，NLP才是皇冠上的那颗珍珠，它美丽却又难以摘取，当NLP的问题解决了，机器才真正具备了理解、思考的能力，我们才敢说实现了真正的“智能”。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 ---- 新智元报道 数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章
用tensorflow，pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。
当时我学习Deep Learning已有两个月，看了很多论文、教程与博客，于是尝试着去阅读Keras的源代码来学习别人是怎么实现的，尤其是back propagation这一块。
1）有两堆球，其中A堆有99个白球和1个黑球，B堆有99个黑球和1个白球。假如随便摸一个球，发现是黑球，那么这个球更有可能来自于哪一堆？
Sobel算子是一个主要用于边缘检测的离散微分算子（discrete differentiation operator）。它结合了高斯平滑和微分求导，用来计算图像灰度函数的近似梯度。在图像的任意一点使用此算子，都将会产生对应的梯度矢量或是其法矢量。
TensorFlow没有改变世界。但是，它显然是最棒的，也是现有最便利的深度学习库。本文作者Zachary Chase Lipton是来自加利福尼亚大学计算机科学工程学院的博士生，接受生物医学信息部的资助。他对机器学习的理论基础和实际应用都非常感兴趣。除了大学的研究工作，他还是微软研发实验室的实习生，亚马逊的机器学习科学家，同时还是KDnuggets杂志的特约编辑，以及曼宁出版公司的签约作者。 11月9日，谷歌宣布TensorFlow开源，这是一个在GPU上进行快速梯度式机器学习的巨大数据库。人工智能领域最
使用Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题
有时候我们需要进行一些复杂的数学计算，比如求导， 求积分，解方程，还是用abcd字母代表变量的方程等，这就需要进行复杂的数学运算还需要具备良好的数学基础。不过现在有一个非常方便的在线工具，只需要几秒钟， 就能告诉我们所有的答案。
1.熟悉numpy的一些基本函数 2.理解sigmoid, softmax, cross entropy loss等函数
接下来介绍方法.requires_grad_()该方法可以原地改变Tensor的属性.requires_grad的值，如果没有改变默认为FALSE
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。
之前博客地址：https://blog.csdn.net/qq_33873431/article/details/101672423
自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质，免去了手动计算导数，下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】数值计算库JAX自发布以来就备受关注，支持者认为它是「真香」，性能快；但反对者也表示JAX还太年轻，漏洞多，为此最近还引发了一场Reddit大讨论。 自从JAX在2018年底发布以来，受众逐渐增加。随着DeepMind在2020年宣布开始使用JAX来加速研究，越来越多的代码，如来自Google Brain等公司的项目都开始使用JAX。似乎JAX已经是下一个巨头深度学习框架了。最近一位做开发人员教育的从业者Ryan O'Connor发布了一篇文章，详
在使用 PyTorch 进行深度学习开发过程中，有时会遇到以下的错误信息：Unable to get repr for <class 'torch.Tensor'>。这个错误通常表示尝试打印或显示一个 Torch 张量对象时出现了问题。本文将详细介绍这个错误的原因以及如何解决它。
捕食者和被捕食者模型（Predator-Prey Model），这是生态学中非常经典的一个模型。
Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时，反向误差传播(BP)算法的核心。
神经网络本质上是一个计算流程，在前端接收输入信号后，经过一层层复杂的运算，在最末端输出结果。然后将计算结果和正确结果相比较，得到误差，再根据误差通过相应计算方法改进网络内部的相关参数，使得网络下次再接
自 2017 年初首次推出，PyTorch 很快成为 AI 研究人员的热门选择并受到推崇。PyTorch 有许多优势，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。由于其灵活、动态的编程环境和用户友好的界面，PyTorch 是快速实验的理想选择。
（2）中，L对xvar的求导只计算out2部分，因为out1的requires_grad=False；
本文和下文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey 这篇论文为基础，逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。
几乎所有机器学习算法在训练或预测时都归结为求解最优化问题，如果目标函数可导，在问题变为训练函数的驻点。通常情况下无法得到驻点的解析解，因此只能采用数值优化算法，如梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法。这些数值优化算法都依赖于函数的一阶导数值或二阶导数值，包括梯度与Hessian矩阵。因此需要解决如何求一个复杂函数的导数问题，本文讲述的自动微分技术是解决此问题的一种通用方法。关于梯度、Hessian矩阵、雅克比矩阵，以及梯度下降法，牛顿法，拟牛顿法，各种反向传播算法的详细讲述可以阅读《机器学习与应用》，清华大学出版社，雷明著一书，或者SIGAI之前的公众号文章。对于这些内容，我们有非常清晰的讲述和推导。
多加一个括号，结果都是一致的，都是表示二维张量，张量形状都是（4，9），所以二维有两种写法，但再加一层括号，形状就变成了(1,4,9)三维，判断维数技巧：最外面的括号去掉开始数，比如：
对Function的直观理解Function与Module的差异与应用场景写一个简单的ReLU Function1.对Function的直观理解在之前的介绍中，我们知道，Pytorch是利用Variable与Function来构建计算图的。回顾下Variable，Variable就像是计算图中的节点，保存计算结果（包括前向传播的激活值，反向传播的梯度），而Function就像计算图中的边，实现Variable的计算，并输出新的Variable。Function简单说就是对Variable的运算，如加减乘除，
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