草庐IT

动手学深度学习－第2章预备知识

tiger94me 2023-03-28 原文

  1.  数据操作　
    张量（Numpy-ndarray,Pytorch,TensorFlow-Tensor)
    torch.arange()
    torch.shape
    torch.numel ()张量中元素数量
    torch.reshape()改变张量的形状而不改变元素数量和元素值
    torch.randon()默认从均值为０　标准差为１　的标准高斯分布（正态分布）
    ＋，－，＊，／，＊＊
    torch.cat()连接　

    求和torch.sum()
     广播机制
    索引
    切片
    内存分配
    对象转换

  2. 数据预处理

    读取数据集

    import os

os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True)
data_file = os.path.join('..', 'data', 'house_tiny.csv')
with open(data_file, 'w') as f:
    f.write('NumRooms,Alley,Price\n')  # 列名
    f.write('NA,Pave,127500\n')  # 每行表示一个数据样本
    f.write('2,NA,106000\n')
    f.write('4,NA,178100\n')
    f.write('NA,NA,140000\n')

     处理缺失值
    fillna(inputs.mean())


  3. 线性代数
    张量的运算
    哈达玛积：两个矩阵按元素乘法（数学符号）　A*B
    降维：

    求和－调用求和函数会沿所有的轴降低张量的维度，使它变为一个标量。 我们还可以指定张量沿哪一个轴来通过求和降低维度。

    A_sum_axis1 = A.sum(axis=1)

＃指定axis=1将通过汇总所有列的元素降维（轴1）。因此，输入轴1的维数在输出形状中消失。

     

    平均值（mean或average）－通过将总和除以元素总数来计算平均值。

    A.mean(), A.sum() / A.numel()

     非降维求和

    sum_A = A.sum(axis=1, keepdims=True)
sum_A

     沿某个轴计算A元素的累积总和， 比如axis=0（按行计算），可以调用cumsum函数。 此函数不会沿任何轴降低输入张量的维度。

    A.cumsum(axis=0)

     点积：相同位置的按元素乘积的和

    y = torch.ones(4, dtype = torch.float32)
x, y, torch.dot(x, y)

     矩阵-向量积：矩阵A和向量x调用torch.mv(A, x)时，会执行矩阵-向量积

    矩阵-矩阵乘法：矩阵乘法看作简单地执行次矩阵-向量积，并将结果拼接在一起，形成一个<span class="math notranslate nohighlight">矩阵．

    B = torch.ones(4, 3)
torch.mm(A, B)

     范数：
    第一个性质是：如果我们按常数因子缩放向量的所有元素， 其范数也会按相同常数因子的绝对值缩放：

     

    第二个性质是熟悉的三角不等式:　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　

    第三个性质简单地说范数必须是非负的:


  4. 微积分
    拟合模型的任务分解为两个关键问题：
    优化（optimization）：用模型拟合观测数据的过程；
    泛化（generalization）：数学原理和实践者的智慧，能够指导我们生成出有效性超出用于训练的数据集本身的模型。

    %matplotlib inline
import numpy as np
from matplotlib_inline import backend_inline
from d2l import torch as d2l


def f(x):
    return 3 * x ** 2 - 4 * x


def numerical_lim(f, x, h):
    return (f(x + h) - f(x)) / h

h = 0.1
for i in range(5):
    print(f'h={h:.5f}, numerical limit={numerical_lim(f, 1, h):.5f}')
    h *= 0.1

     

     

     

     

     

     

  5. 概率

    机器学习就是做出预测。

     

     

动手学classspanmdl-color-text人工智能

有关动手学深度学习－第2章预备知识的更多相关文章

  1. LC滤波器设计学习笔记（一）滤波电路入门 - 2

    目录前言滤波电路科普主要分类实际情况单位的概念常用评价参数函数型滤波器简单分析滤波电路构成低通滤波器RC低通滤波器RL低通滤波器高通滤波器RC高通滤波器RL高通滤波器部分摘自《LC滤波器设计与制作》，侵权删。前言最近需要学习放大电路和滤波电路，但是由于只在之前做音乐频谱分析仪的时候简单了解过一点点运放，所以也是相当从零开始学习了。滤波电路科普主要分类滤波器：主要是从不同频率的成分中提取出特定频率的信号。有源滤波器：由RC元件与运算放大器组成的滤波器。可滤除某一次或多次谐波，最普通易于采用的无源滤波器结构是将电感与电容串联，可对主要次谐波（3、5、7）构成低阻抗旁路。无源滤波器：无源滤波器，又称

  2. CAN协议的学习与理解 - 2

    最近在学习CAN，记录一下，也供大家参考交流。推荐几个我觉得很好的CAN学习，本文也是在看了他们的好文之后做的笔记首先是瑞萨的CAN入门，真的通透；秀！靠这篇我竟然2天理解了CAN协议！实战STM32F4CAN！原文链接：https://blog.csdn.net/XiaoXiaoPengBo/article/details/116206252CAN详解（小白教程）原文链接：https://blog.csdn.net/xwwwj/article/details/105372234一篇易懂的CAN通讯协议指南1一篇易懂的CAN通讯协议指南1-知乎(zhihu.com)视频推荐CAN总线个人知识总

  3. 深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法 - 2

    深度学习部署：Windows安装pycocotools报错解决方法1.pycocotools库的简介2.pycocotools安装的坑3.解决办法更多Ai资讯：公主号AiCharm本系列是作者在跑一些深度学习实例时，遇到的各种各样的问题及解决办法，希望能够帮助到大家。ERROR:Commanderroredoutwithexitstatus1:'D:\Anaconda3\python.exe'-u-c'importsys,setuptools,tokenize;sys.argv[0]='"'"'C:\\Users\\46653\\AppData\\Local\\Temp\\pip-instal

  4. ruby - 我正在学习编程并选择了 Ruby。我应该升级到 Ruby 1.9 吗？ - 2

    我完全不是程序员，正在学习使用Ruby和Rails框架进行编程。我目前正在使用Ruby1.8.7和Rails3.0.3，但我想知道我是否应该升级到Ruby1.9，因为我真的没有任何升级的“遗留”成本。缺点是什么？我是否会遇到与普通gem的兼容性问题，或者甚至其他我不太了解甚至无法预料的问题？ 最佳答案 你应该升级。不要坚持从1.8.7开始。如果您发现不支持1.9.2的gem，请避免使用它们(因为它们很可能不被维护)。如果您对gem是否兼容1.9.2有任何疑问，您可以在以下位置查看:http://www.railsplugins.or

  5. ruby - 我如何学习 ruby​​ 的正则表达式？ - 2

    如何学习ruby​​的正则表达式？(对于假人) 最佳答案 http://www.rubular.com/在Ruby中使用正则表达式时是一个很棒的工具，因为它可以立即将结果可视化。 关于ruby-我如何学习ruby​​的正则表达式？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1881231/

  6. ruby - 我怎样才能更好地了解/了解更多关于 Ruby 的知识？ - 2

    按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我最近开始学习Ruby，这是我的第一门编程语言。我对语法感到满意，并且我已经完成了许多只教授相同基础知识的教程。我已经写了一些小程序(包括我自己的数组排序方法，在有人告诉我谷歌“冒泡排序”之前我认为它非常聪明)，但我觉得我需要尝试更大更难的东西来理解更多关于Ruby.关于如何执行此操作的任何想法？

  7. 深度学习12. CNN经典网络 VGG16 - 2

    深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.参数传递示例4.VGG16各层参数数量三、代码分析1.VGG16模型定义2.训练3.测试一、简介1.VGG来源VGG（VisualGeometryGroup）是一个视觉几何组在2014年提出的深度卷积神经网络架构。VGG在2014年ImageNet图像分类竞赛亚军，定位竞赛冠军；VGG网络采用连续的小卷积核（3x3）和池化层构建深度神经网络，网络深度可以达到16层或19层，其中VGG16和VGG

  8. 机器学习——时间序列ARIMA模型(四)：自相关函数ACF和偏自相关函数PACF用于判断ARIMA模型中p、q参数取值 - 2

    文章目录1、自相关函数ACF2、偏自相关函数PACF3、ARIMA(p,d,q)的阶数判断4、代码实现1、引入所需依赖2、数据读取与处理3、一阶差分与绘图4、ACF5、PACF1、自相关函数ACF自相关函数反映了同一序列在不同时序的取值之间的相关性。公式：ACF(k)=ρk=Cov(yt,yt−k)Var(yt)ACF(k)=\rho_{k}=\frac{Cov(y_{t},y_{t-k})}{Var(y_{t})}ACF(k)=ρk​=Var(yt​)Cov(yt​,yt−k​)​其中分子用于求协方差矩阵，分母用于计算样本方差。求出的ACF值为[-1,1]。但对于一个平稳的AR模型，求出其滞

  9. Unity Shader 学习笔记（5）Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板 - 2

    写在之前Shader变体、Shader属性定义技巧、自定义材质面板，这三个知识点任何一个单拿出来都是一套知识体系，不能一概而论，本文章目的在于将学习和实际工作中遇见的问题进行总结，类似于网络笔记之用，方便后续回顾查看，如有以偏概全、不祥不尽之处，还望海涵。1、Shader变体先看一段代码......Properties{ [KeywordEnum(on,off)]USL_USE_COL("IsUseColorMixTex?",int)=0 [Toggle(IS_RED_ON)]_IsRed("IsRed?",int)=0}......//中间省略，后续会有完整代码 #pragmamulti_c

  10. ruby-on-rails - 这个 C 和 PHP 程序员如何学习 Ruby 和 Rails？ - 2

    按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我来自C、php和bash背景，很容易学习，因为它们都有相同的C结构，我可以将其与我已经知道的联系起来。然后2年前我学了Python并且学得很好，Python对我来说比Ruby更容易学。然后从去年开始，我一直在尝试学习Ruby，然后是Rails，我承认，直到现在我还是学不会，讽刺的是那些打着简单易学的烙印，但是对于我这样一个老练的程序员来说，我只是无法将它

随机推荐