view tensor.view()方法可以调整tensor的形状，但必须保证调整前后元素总数一致。view不会修改自身的数据，返回的新tensor与原tensor共享内存，即更改一个，另一个也随之改变。 import torch as t a=t.arange(0,6).view(2,3) print(a) b=a.view(-1,2) #当某一维是-1时，会自动计算它的大小 print(b) #输出 tensor([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) tensor([[0, 1], [2, 3], […
2024.10.24 前言 最近师门在搞序列预测的东西，准备用LSTM来处理一批眼部追踪数据，因此需要学习一下，至少得弄出一个demo出来，看看LSTM好不好使。 本文阅读要求：至少对神经网络有一定的基础，反向传播，DNN这种都应该完全能理解掌握才行。本文不会展开讲公式，主要是应用为主，涉及到一些个人理解和具象化，如有偏颇请指正，感谢理解！ 循环神经网络（Recurrent Neural Networks） 由于LSTM是RNN的一种变种，因此理解LSTM需要先了解RNN 人对一个问题的思考不会完全从头开始。比如你…
题目 有一个魔宠战斗游戏，魔宠会回合制的互相攻击，率先清空对方血量即胜利。 现在有两只魔兽，黄金兽血量100，攻击50，每次攻击有1/2的概率暴击造成双倍伤害，且速度高，每回合先手攻击。寒冰兽血量100，攻击50，有2/5的概率闪避攻击使当次攻击无效化，有3/7的概率在被攻击后使出反击。 现在有一个积分擂台，规则如下：每场战斗分为数个回合，一方血量被清空，则战斗结束。如果一回合结束，双方都存活，则双方各获得1分；如果一方击败了对方，则胜者积2分，败者积0分。现在让黄金兽和寒冰兽对战三场，黄金兽积3分的概率是？ 前言…
2024.11.20 一 之前了解到了一个python库叫Streamlit，那真是集成度高的可怕，十几行代码就能实现一个能web上访问的app，如果部署在服务器上，可以直接当一个建站工具。因此我在透彻地学习完Streamlit后，用这玩意捏了个简单的主页。 但是问题还是出现了，因为是博客站，首先Streamlit不支持路由，所有的文章由后台的python函数计算直接给到前端，那这样基本做不到实时的文章分享。另外Streamlit也不给处理request的api，那么访客记录，cookie缓存之类的也全都做不了。 …
