Advertisement

PyTorch基础操作练习

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程旨在帮助初学者掌握PyTorch的基础操作，包括张量操作、自动求导以及构建简单的神经网络模型，适合深度学习入门者实践使用。 1. 使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，并对这两个矩阵进行减法操作（三种不同形式），给出结果并分析这三种方式的不同。 2. ①利用Tensor创建两个大小分别为3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求这些随机数值服从均值为0、标准差为0.01的正态分布；②对第1步得到的矩阵Q进行形状变换以获得其转置QT；③利用上述步骤中得到的矩阵P与矩阵QT求出它们之间的乘积。 3. 根据给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。请运用所学Tensor知识来计算y3对变量x的梯度值。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PyTorch基础操作练习
    优质
    本教程旨在帮助初学者掌握PyTorch的基础操作，包括张量操作、自动求导以及构建简单的神经网络模型，适合深度学习入门者实践使用。 1. 使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，并对这两个矩阵进行减法操作（三种不同形式），给出结果并分析这三种方式的不同。 2. ①利用Tensor创建两个大小分别为3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求这些随机数值服从均值为0、标准差为0.01的正态分布；②对第1步得到的矩阵Q进行形状变换以获得其转置QT；③利用上述步骤中得到的矩阵P与矩阵QT求出它们之间的乘积。 3. 根据给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。请运用所学Tensor知识来计算y3对变量x的梯度值。
     
  • Excel基础操作模拟测试练习
    优质
    本资源提供一系列针对Excel初学者的基础操作模拟试题，涵盖单元格编辑、公式应用及数据管理等核心内容，适合用于自学检测或教学辅助。 练习Excel中的表格制作、计算和数据分析操作。
     
  • 北京交通大学《深度学习》课程实验1：PyTorch基础操作练习
    优质
    本简介对应于北京交通大学的一节《深度学习》课程实验，主要内容是使用PyTorch进行基本的操作练习。通过该实验，学生可以掌握PyTorch的基础知识和技能。 一、考察Pytorch基本操作 二、动手实现逻辑回归： 1. 要求从零开始使用Tensor和Numpy相关库来实现逻辑回归，在人工构造的数据集上进行训练与测试，需对结果进行全面分析（可以选用nn.BCELoss或nn.BCEWithLogitsLoss作为损失函数，并可选地自行编写二元交叉熵损失函数）。 2. 使用torch.nn模块完成逻辑回归的构建和在人工数据集上的训练及验证工作，同样需要从loss、准确率等多个维度进行结果分析。 三、动手实现softmax回归： 1. 要求利用Tensor和Numpy相关库独立开发softmax回归算法，并将其应用于Fashion-MNIST数据集中，在此基础上进行全面测试（包括但不限于损失值以及在训练集与测试集上的准确性），并要求自主完成交叉熵损失函数的编写。 2. 利用torch.nn模块实现softmax回归模型，同样需要对Fashion-MNIST数据进行训练和验证工作，并从loss、准确率等多个方面详细分析结果。
     
  • R语言编程基础第五章练习题操作部分
    优质
    本简介提供《R语言编程基础》第五章中涉及的操作练习题详解与解答，帮助学习者巩固所学知识并提升实践能力。 R语言编程基础第五章课后习题操作题b
     
  • Excel操作练习题
    优质
    《Excel操作练习题》是一本专为Excel初学者设计的实践指南，通过丰富的实例和习题帮助读者掌握数据处理、函数应用及图表制作等核心技能。 在Excel上机练习题中，我们可以深入探讨并学习一系列关于Excel的知识点，这些知识点涵盖了基础操作、数据处理、公式与函数应用等多个方面。 1. **Excel 2000操作题部分.doc**： 这部分可能包括了创建新的工作簿、保存和打开文件等基本的Excel 2000操作。此外还包括设置单元格格式（如字体大小颜色对齐方式）、插入删除行列以及调整合并拆分单元格等内容。还会涉及到数据排序筛选及简单的数据分析，例如计算平均值最大值最小值等。尽管该版本较旧，但其基础功能与现代版本相似，是理解Excel操作原理的良好起点。 2. **excel02.doc**： “02”可能表示更高级的内容。这部分可能会涵盖SUMIF、COUNTIF、VLOOKUP、INDEXMATCH等复杂公式和函数的使用方法；同时还会涉及条件格式数据验证图表制作以及数据透视表的应用，这些都是Excel在实际工作中的常用功能。 3. **Excel上机实习题.doc**： 这些题目通常更加注重实践操作。例如预算规划销售报告分析库存管理等问题可能会被模拟出来，并要求通过公式、图表和数据透视表等工具来解决这些问题。这不仅锻炼了你的操作技能，也提高了数据分析与决策制定的能力。 以上练习可以帮助你巩固Excel的基础知识，提升对数据处理的理解能力并掌握高级功能的使用方法；无论是在个人学习还是职场工作中都能提高解决问题的能力，并且熟练运用Excel在日常办公和数据分析中游刃有余。
     
  • 操作系统PV操作练习题.doc
    优质
    这份文档《操作系统PV操作练习题》包含了多个关于进程同步的经典问题，通过实践PV操作（信号量操作），帮助学习者深入理解并发控制机制。 一、用P、V操作描述前趋关系。设P1、P2、P3、P4、P5、P6为一组合作进程，其执行顺序如下：任务启动后，先由P1开始执行；当它结束后，P2和P3可以开始执行；接着在完成各自的任务之后，分别有等待的进程P4和P5准备就绪。只有当所有前驱进程（即P3、P4、以及P5）都完成了它们的工作后，最后一个任务即进程P6才能启动。 为了确保上述顺序准确无误地进行，设置五个同步信号量n、f1、f2、f3和g分别代表了各个关键点的完成状态。初始时这些变量均被设定为0值： ```c int f1=0; /*表示进程P1是否执行完成*/ int f2=0; /*表示进程P2是否执行完成*/ int f3=0; /*表示进程P3是否执行完成*/ int f4=0; /*表示进程P4是否执行完成*/ int f5=0; /*表示进程P5是否执行完成*/ main() { cobegin P1(); P2(); P3(); P4(); P5(); P6(); coend } void P1 () { v(f1); // 由于原文中存在重复的v操作，这里保持原样处理。若考虑实际应用中的正确性，则应仅执行一次。 } void P2() { p(f1); v(f2); } ``` 注意：在P1函数里，原本有两个`v(f1)`的操作，这可能是原文中为了强调需要将信号量值增加两次而特意添加的。然而，在实际编程环境中可能只需要执行一次即可实现相应的同步控制功能。
     
  • Python编程在PyTorch中的深度学习课程及基础实验操作
    优质
    本课程专注于运用Python编程语言，在PyTorch框架下进行深度学习实践与探索，涵盖基本实验技能和项目操作。适合初学者入门。 1. 使用Tensor初始化一个1×3的矩阵M和一个2×1的矩阵N，并对两矩阵进行三种不同形式的减法操作，给出结果并分析这三种方式的不同（如果出现错误，请分析原因）。同时指出在计算过程中发生了什么。 2. 利用Tensor创建两个大小分别为3×2和4×2的随机数矩阵P和Q，要求这些数值服从均值为0、标准差为0.01的正态分布；然后对得到的矩阵Q进行形状变换以获得其转置QT；最后求解矩阵P与QT之间的乘积。 3. 给定公式y3=y1+y2=x2+x3，且x=1。利用Tensor的相关知识来计算y3关于x的梯度dy3/dx。在计算过程中，在求解 x3 时中断梯度追踪，观察结果并分析原因（可以使用“with torch.no_grad()”）。
     
  • Excel操作练习题目
    优质
    本题集专为初学者设计，包含多样的Excel基本操作练习题，涵盖公式、函数及数据管理等内容，帮助读者提升办公软件应用技能。 Excel练习操作题20套，适合考试使用。
     
  • Excel操作练习题目
    优质
    本资源包含多道Excel操作练习题，涵盖数据处理、图表制作、函数应用等多个方面，适合初学者进阶学习使用。 1. 设置工作表：包含10列，并将标题行的行高设置为30；其余行的高度设为20。 2. 格式化单元格： - 将标题格式调整为楷书字体，字号大小设定为20，颜色使用红色。同时跨列居中显示并添加黄色背景色； - 总成绩栏内容右对齐，其他所有单元格的内容则设置成居中。 3. 设置表格边框：外边缘采用深蓝色的双线样式；内侧边框应细且实心黑色线条。 4. 重命名工作表：“Sheet1”更名为“学生成绩表”。 5. 复制工作表：将“学生成绩表”复制至新创建的工作表中，命名为“成绩图表分析”。 6. 创建柱形图：以姓名和总成绩为基础建立一个柱状图，并将其命名为“学生成绩图表”。 7. 计算统计信息： - 分别计算学生们的总计分、平均分数以及最高得分。 8. 排序数据：根据总成绩进行递增排序。 9. 数据筛选与转移： - 从原表中筛选出所有“总成绩”超过240的学生记录，并将它们复制到新的工作表里，新表命名为“分数线”。