pytorch中调用PCA降维 / 张生荣

python实现PCA降维的示例详解

概述本文主要介绍一种降维方法,PCA(Principal Component Analysis,主成分分析).降维致力于解决三类问题. 1. 降维可以缓解维度灾难问题: 2. 降维可以在压缩数据的同 ...

目录前言 PCA降维的一般步骤为: 实现PCA降维,一般有两种方法: 总结前言 PCA降维,一般是用于数据分析和机器学习.它的作用是把一个高维的数据在保留最大信息量的前提下降低到一个低维的空间,从 ...

简而言之就是,nn.Sequential类似于Keras中的贯序模型,它是Module的子类,在构建数个网络层之后会自动调用forward()方法,从而有网络模型生成.而nn.ModuleList仅仅 ...

Embedding 词嵌入在 pytorch 中非常简单,只需要调用 torch.nn.Embedding(m, n) 就可以了,m 表示单词的总数目,n 表示词嵌入的维度,其实词嵌入就相当于是一个大 ...

pytorch指定GPU 在用pytorch写CNN的时候,发现一运行程序就卡住,然后cpu占用率100%,nvidia-smi 查看显卡发现并没有使用GPU.所以考虑将模型和输入数据及标签指定到gp ...

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

Pytorch官方目前无法像tensorflow, caffe那样直接给出shape信息,详见 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/3043 以下代码算一种 ...

听名字就知道这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index. 用法 torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sor ...

import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn F.upsample(input, size=None, scale_factor=None ...

pytorch在数据中采用Dataset的数据保存方式,需要继承data.Dataset类,如果需要自己处理数据的话,需要实现两个基本方法. :.getitem:返回一条数据或者一个样本,obj[in ...

pytorch中自定义backward()函数.在图像处理过程中,我们有时候会使用自己定义的算法处理图像,这些算法多是基于numpy或者scipy等包. 那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch ...

用法分析在查看SRGAN源码时有如下损失函数,其中设置了retain_graph=True,其作用是什么? ############################ # (1) Update D n ...

在pytorch中一般只对叶节点进行梯度计算,也就是下图中的d,e节点,而对非叶节点,也即是c,b节点则没有显式地去保留其中间计算过程中的梯度(因为一般来说只有叶节点才需要去更新),这样可以节省很大部 ...

以下面这个例子作为教程,实现功能是element-wise add: (pytorch中想调用cuda模块,还是用另外使用C编写接口脚本) 第一步:cuda编程的源文件和头文件 // mathutil ...

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. 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和T ...

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法查看源码 ...

今天要聊聊用 PyTorch 进行 C++ 扩展. 在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module.这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 ...

在深度学习中,经常需要动态调整学习率,以达到更好地训练效果,本文纪录在pytorch中的实现方法,其优化器实例为SGD优化器,其他如Adam优化器同样适用. 一般来说,在以SGD优化器作为基本优化器, ...

pytorch中的权值初始化官方论坛对weight-initilzation的讨论 torch.nn.Module.apply(fn) torch.nn.Module.apply(fn) # 递归的 ...