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RSS订阅原创 pytorch中的.grad_fn
例子 输入： import torch x=torch.ones(2,2,requires_grad=True) # "requires_grad=True"的意思是x可以利用链式法则进行梯度计算 print(x) print(x.grad_fn) ''' "x.grad_fn"是用来记录计算过程的，例如这里的x是直接生成的, 故输出为： None ''' 输出 tensor([[1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True) None
2021-12-12 19:48:55
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原创 python爬取微博热搜
目录 代码 部分结果 参考文献 你需要修改的是代码中的"User-Agent"、"Cookie" 代码 # -*- codeing = utf-8 -*- # @Time : 2021/11/29 13:47 # @Author : My_progress1 # @File ： 微博热播50.py # @Software : PyCharm import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup import re import random
2021-11-29 19:36:13
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原创 python中正则表达式“.*“与“.*？”的区别
“.*”会一直匹配下去，而“.*？”只会匹配一次 例如： findTitle=re.compile(r'<span class_="title">(.*)</span>') 该正则表达式就会匹配两次
2021-11-28 10:06:37
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原创 ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘
问题是可能python或者conda版本不匹配 解决方法 1.换python版本 2.升级原有的torch版本 升级torch代码为 在终端（Terminal）输入 pip install --upgrade pytorch torchvision 其后可以试运行 import torch x=torch.empty(5,3) print(x) ...
2021-11-25 16:56:44
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原创 模型分类及其性能度量
目录 一.k值交叉验证 二.精确率和召回率 三.测试集的可视化 四.P-R曲线 五.参考文献 一.k值交叉验证 用途：验证模型的准确性与有效性 过程： 1.数据集被分成K份（K通常取5或者10) 2.不重复地每次取其中一份做测试集，用其他K-1份做训练集训练，这 样会得到K个评价模型 3.将上述步骤2中的K次评价的性能均值作为最后评价结果 优点：提高评估结果的稳定性 这里的k=5 二.精确率和召回率 其通常做为二分类问题模型的评价指标 三.测试集的可视化 pricis
2021-11-24 15:49:47
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原创 信息熵中的熵权法与文本分词的优化
一条信息中信息量的大小取决于什么？ 定义x是离散随机变量，其概率密度函数为ｐ（ｘ），它的信息熵（entropy）定义为 信息熵是不确定性的标志，如果一个随机变量的信息熵越大，其不确定性也越高。 可以在中文分词中运用到， ...
2021-11-20 17:34:15
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空空如也
空空如也
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