运行以下代码时报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:0andcpu!(whencheckingargumentforargumenttensorsinmethodwrapper_cat)这行代码在函数定义里，且当时loss和model都有.to(device)的操作encoder_Z_distr=self.encoder_result(batch_x)#从batch-x中生成Z#第一个生成的Z，包含Z的过去和现在to_decoder=self.sample_enc
我一直在使用我的Matlab，但我的愿景是最终切换到使用Python进行所有分析，因为它是一种实际的编程语言以及其他一些原因。我最近一直试图解决的问题是对复杂数据进行最小二乘法最小化。我是一名工程师，我们经常处理复阻抗，我正在尝试使用曲线拟合来将简单的电路模型拟合到测量数据。阻抗方程如下:Z(w)=1/(1/R+j*w*C)+j*w*L然后我试图找到R、C和L的值，以便找到最小二乘曲线。我试过使用优化包，例如optimize.curve_fit或optimize.leastsq，但它们不适用于复数。然后我尝试让我的残差函数返回复杂数据的大小，但这也不起作用。
注意:它确实在生产中工作。我的意思是，当我上传应用程序时，它运行良好。问题出在开发服务器上。这里有一些代码可以向您展示我正在尝试做的事情:e=Employee(key_name='some_key_name',name='JohnBonham')db.put_async(e)如果我这样做了，一段时间后我会尝试得到它e=Employee.get_by_key_name('some_key_name')#eisNone这是行不通的。e是无!但是，如果我这样做:e=Employee(key_name='some_key_name',name='JohnBonham')op=db.put_as
我知道如何使用Python通过最小二乘法求解A.X=B:例子:A=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,0,0]]B=[1,1,1,1,1]X=numpy.linalg.lstsq(A,B)printX[0]#[5.00000000e-015.00000000e-01-1.66533454e-16-1.11022302e-16]但是如果权重矩阵不是恒等式来求解这个相同的方程呢:A.X=B(W)例子:A=[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,0,0]]B=[1,1,1,1,1]W=
任何人都可以提供一个向leastsquaresfunction提供雅可比矩阵的示例吗？在scipy中？我无法弄清楚他们想要的方法签名-他们说它应该是一个函数，但很难弄清楚这个函数应该以什么顺序接受哪些输入参数。 最佳答案 这是我使用的指数衰减拟合:importnumpyasnpfromscipy.optimizeimportleastsqdeff(var,xs):returnvar[0]*np.exp(-var[1]*xs)+var[2]deffunc(var,xs,ys):returnf(var,xs)-ysdefdfunc(va
我正在尝试使用SymPy获取残差，在本例中为余切函数。我有一个integrate()函数:importsympyassyimportnumpyasnpdefintegrate(f,z,gamma,t,lower,upper,exact=True):'''Integratef(z)alongthecontourgamma(t):[lower,upper]-->CINPUTS:f-ASymPyexpression.ShouldrepresentafunctionfromCtoC.z-ASymPysymbol.Shouldbethevariableoff.gamma-ASymPyexpres
有人可以解释如何使用numpy.polyfit获得Chi^2/doF吗？ 最佳答案 假设你有一些数据点x=numpy.array([0.0,1.0,2.0,3.0])y=numpy.array([3.6,1.3,0.2,0.9])要将抛物线拟合到这些点，请使用numpy.polyfit():p=numpy.polyfit(x,y,2)要获得此拟合的卡方值，请计算数据点的x值处的多项式，减去y值、平方和求和:chi_squared=numpy.sum((numpy.polyval(p,x)-y)**2)如果愿意，您可以将此数字除以自由
几天来，我一直在尝试用Python实现这个算法。我一直回到它，只是放弃并感到沮丧。我不知道发生了什么事。我没有人可以求助，也没有地方可以寻求帮助，所以我来了。PDF警告:http://www.cs.uiuc.edu/class/sp08/cs473/Lectures/lec10.pdf我不认为它解释清楚，我肯定不明白。我对发生的事情的理解是这样的:我们有一组点(x1,y1),(x2,y2)..我们想找到一些最适合这些数据的线。我们可以有多条直线，这些直线来自给定的a和b(y=ax+b)论坛。现在算法从末尾(?)开始，并假设点p(x_i,y_i)是线段的一部分。然后注释说最优解是'iso
我正在尝试使用Python的statsmodels库学习普通的最小二乘模型，如所述here.sm.OLS.fit()返回学习模型。有没有办法将其保存到文件并重新加载？我的训练数据很大，学习模型大约需要半分钟。所以我想知道OLS模型中是否存在任何保存/加载功能。我在模型对象上尝试了repr()方法，但它没有返回任何有用的信息。 最佳答案 models和results实例都有save和load方法，不需要直接使用pickle模块。编辑以添加示例:importstatsmodels.apiassmdata=sm.datasets.long
我正在对一些有限大小的物理系统进行计算机模拟，然后我正在外推到无穷大(热力学极限)。一些理论认为数据应该与系统规模成线性比例关系，所以我正在做线性回归。我拥有的数据很嘈杂，但对于每个数据点，我都可以估计误差线。因此，例如数据点如下所示:x_list=[0.3333333333333333,0.2886751345948129,0.25,0.23570226039551587,0.22360679774997896,0.20412414523193154,0.2,0.16666666666666666]y_list=[0.13250359351851854,0.1209833958333
