-
自动求导机制
自动求导机制 从后向中排除子图 requires_grad volatile 自动求导如何编码历史信息 Variable上的In-place操作 In-place正确性检查 自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作。了解这些并不是绝对必要的，但我们建议您熟悉它，因为它将帮助您编写更高效，更简洁的程序，并可帮助您进行调... -
6.4.2 文件操作
6.4.2 文件操作 6.4.2 文件操作 常用计算机的人都知道，许多应用软件（如 Word、媒体播放器等）都需要处理文件， 并且都需要经过打开文件、读写文件、关闭文件的步骤，这其实是程序设计中文件处理的一 般过程的反映。 打开文件 在读写文件之前首先需要“打开”文件，这个步骤可以简单地理解为对磁盘文件进行必 要的初始化，至于其底层细节则无需了解。... -
3.6.1 几种解题策略
3.6.1 几种解题策略 3.6.1 几种解题策略 如前所述，对于复杂问题，能够设计出多种多样的算法，并且这些算法各有好坏的不同。 下面我们将对上述最大值问题给出四种解决方法，并讨论每一种策略的好坏。 策略 1：将每个数值与其他两个数值进行比较 由于最大值比其他所有数值都大，所以求最大值的最直接的思路就逐一检查 x1、x2 和x3，看看哪个数值比另... -
torch.multiprocessing
torch.multiprocessing Strategy management Sharing CUDA tensors Sharing strategies File descriptor-file_descripor File system -file_system torch.multiprocessing 封装了multipro... -
环境构建
环境构建 undefined比赛环境搭建 undefined根据比赛章程，可知 undefined一、安装Ubuntu 18.0 undefined二、 安装Python SDK undefined三、验证环境搭建是否成功 环境构建 undefined比赛环境搭建 undefined根据比赛章程，可知 操作系统：Ubuntu 18.0 ... -
配置
配置 概述 Sublime Text有很多不同的配置来自定它的行为。配置可以通过编辑文本文件来修改：虽然这比使用GUI有点麻烦，不过这会是一个更灵活的系统。 Settings 查看所有可用的配置以及每个配置的描述，可以查看Packages/Default/Preferences.sublime-settings。可以通过Preferen... -
PyTorch 是什么？
PyTorch 是什么？ 新手入门 Tensors(张量） 操作 NumPy Bridge 转换一个 Torch Tensor 为 NumPy 数组 转换 NumPy 数组为 Torch Tensor CUDA Tensors PyTorch 是什么？ 译者：@小王子 校对者：@李子文 它是一个基于 Python 的科学计算... -
数据建模-数据集处理
数据建模-数据集处理 undefined数据建模-数据集处理 undefined一、图像切割 undefined1. 定义：图像切割的意思是截取图像的某一部分，达到分割的目的 undefined2. 范例： undefined二、图像几何变换 翻转图片 undefined2. 缩放图片 undefined3. 剪裁图片 undefined4.... -
6.1 概述
6.1 概述 6.1 概述 实际应用中所处理的数据经常是“大量同类型数据的集合”，例如一次物理实验获得的 大量实验数据、一篇文章中的所有单词、一幅画布上的所有图形等等，这几个例子分别展示 了大量数值的集合、大量字符串的集合和大量对象的集合。为了表示和处理大量数据，编程 语言提供了集合体数据类型，如 Python 中的列表（list）、元组（tuple）... -
10.3 分治法
10.3 分治法 10.3 分治法 分治法（divide-and-conquer）是解决问题的一种常用策略，其思想是将难以处理的较大 问题分解为若干个较小的子问题，然后分别解决这些子问题，并从子问题的解构造出原问题 的解。“分”是指将原问题分解，“治”是指解决问题。 “分治”仅提及了分而治之的过程，而未提及此方法的另一个特点——递归。当我们将 大问题...
