PyTorch快速入门TensorsTensors贯穿PyTorch始终和多维数组很相似，一个特点是可以硬件加速Tensors的初始化有很多方式直接给值data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)从NumPy数组转来np_arr=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)从另一个Tensorx_ones=torch.ones_like(x_data)赋01或随机值shape=(2,3,)rand_tensor=torch.rand(shape)ones_tensor=torch.ones(shape)ze

WIN10,NVIDIAGeForceRTX3060python3.7,CUDAv11.1.1,PyTorch1.9,PyCharm1.安装anacodah和PyCharm：  1.1为了稳定，此处安装了2019年10月16日的Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe  1.2更换清华源：（更换conda源，将默认的国外源更换成国内源，显著提升相关库的下载速度。）编辑用户目录下的.condarc 文件即可更换conda默认源。  Windows用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，需要先执行如下命令，生成该文件后再修改。condaconfig--set

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目录一、DataStreamAPI概述二、什么是DataStream？三、DataStream数据处理过程1）DataSources（数据源）1、DataSources原理2、DataSources实现方式1）基于文件2）基于套接字3）基于集合4）自定义2）DataStreamTransformations（数据流转换//处理/算子）1、数据流转换2、物理分区3、算子链和资源组3）DataSinks（数据输出）旁路输出（分流）2）Flink程序剖析（scala）1、获取一个执行环境（executionenvironment）2、加载/创建初始数据3、指定数据相关的转换4、指定计算结果的存储位置

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数据集下载地址:https://www.kaggle.com/datasets/navoneel/brain-mri-images-for-brain-tumor-detection读取数据#readingtheimagestumor=[]path='D:\\data\\Tumor_detection\\archive\\brain_tumor_dataset\\yes\\*.jpg'#*表示所有forfinglob.iglob(path):#遍历所有的yes图片img=cv2.imread(f)img=cv2.resize(img,(128,128))#相当于reshape改变图片大小b,g

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摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch中的模型剪枝方法实践》，作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素或者自定义层中的浮点数（scalingfloats）。其重点在于，剪枝权重对象是随机的，没有特定结构，因

摘要：所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差的模型压缩技术。本文分享自华为云社区《模型压缩-pytorch中的模型剪枝方法实践》，作者：嵌入式视觉。一，剪枝分类所谓模型剪枝，其实是一种从神经网络中移除"不必要"权重或偏差（weigths/bias）的模型压缩技术。关于什么参数才是“不必要的”，这是一个目前依然在研究的领域。1.1，非结构化剪枝非结构化剪枝（UnstructuredPuning）是指修剪参数的单个元素，比如全连接层中的单个权重、卷积层中的单个卷积核参数元素或者自定义层中的浮点数（scalingfloats）。其重点在于，剪枝权重对象是随机的，没有特定结构，因

1.线性回归1.1线性模型  当输入包含d个特征，预测结果表示为：　　　　   记x为样本的特征向量，w为权重向量，上式可表示为：　　　　  对于含有n个样本的数据集，可用X来表示n个样本的特征集合，其中行代表样本，列代表特征，那么预测值可用矩阵乘法表示为：　　　　  给定训练数据特征X和对应的已知标签y，线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量w和偏置b：当给定从X的同分布中取样的新样本特征时，这组权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小。1.2损失函数（lossfunction）  损失函数又称代价函数（costfunction），通常用其来度量目标的实际值和预测值之间的误差。在回归问题