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8 | PyTorch中自动计算梯度、使用优化器

在PyTorch中,可以存储张量的生产路径,包括一个张量经过了何种计算,得到的结果有哪些,借助这个能力,对于我们用到的tensor,就可以找到它的爷爷tensor和它的爷爷的爷爷tensor,并且自动对这些操作求导...,任何一个经过params变换得到的新的tensor都可以追踪它的变换记录,如果它的变换函数是可微的,导数的值会被自动放进params的grad属性中。...PyTorch自动的处理了梯度计算。...就是关于参数更新这块, params -= learning_rate * params.grad 我们这里采用的通过计算梯度,并按照梯度方向更新参数,这个计算称作梯度下降方法,而且是最原始的批量梯度下降方法...接下来让我们使用优化器来实现梯度下降。我们使用了一个叫SGD的优化器,这个称为随机梯度下降,这个方法是每次计算只随机采用一个样本,大大降低了计算成本。

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    R语言中的循环函数(Grouping Function)

    R语言中有几个常用的函数,可以按组对数据进行处理,apply, lapply, sapply, tapply, mapply,等。这几个函数功能有些类似,下面介绍下这几个函数的用法。...4 6 如果我们要计算每一行的sum值,那么我们可以写为: apply(m,1,sum) [1] 9 12 如果要计算每一列的mean值,那么改为: apply(m,2,mean) [1] 1.5...Lapply 前面说到apply是对于matrix和array的,针对list,我们可以使用lapply函数。该函数接收list,返回的结果也是一个list。...其调用如下: Apply(数据,运算函数,函数的参数) 对于Data Frame来说,如果不同的列有不同的数据类型,不能转换成Matrix,但是却可以转换成List,然后使用lapply函数。...Tapply 前面介绍的几个apply函数都是对整体数据进行处理,而tapply是对向量中的数据进行分组处理。

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    使用R中merge()函数合并数据

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 使用R中merge()函数合并数据 在R中可以使用merge()函数去合并数据框,其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。...如何使用merge()获取数据集中交叉部分 merge()最简单的形式为获取两个不同数据框中交叉部分。举例,获取cold.states和large.states完全匹配的数据。...如何理解不同类型的合并 merge() 函数支持4种类型数据合并: Natural join: 仅返回两数据框中匹配的数据框行,参数为:all=FALSE....,所以R基于两者state的name进行匹配。...总结 本文详细介绍R中merge()函数参数及合并数据类型。利用sql的表连接概念进行类比,简单易懂。

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    pytorch中loss函数及其梯度的求解

    这里介绍两种常见的loss函数类型。 (1)Mean squared error(均方差, mse) mse的求解式为:,即y减去y预测值的平方和。...使用代码详解 在自动求导中, import torch # 假设构建的是 pred = x*w + b的线性模型 # 另x初始化为1,w为dim=1、值为2的tensor,b假设为0 x = torch.ones...引入pytorch中的功能包,使用mse_loss功能 import torch.nn.functional as F mse = F.mse_loss(x*w, torch.ones(1)) # x*...以上进行了运算:(1-2)2 = >1 在实际使用求导功能中,我们一般使用autograd.grad功能(自动求导)进行运算。...因此在进行此类计算时必须要对需要求到的参数进行更新。更新代码为:.requires_grad_() 注意后面的_是进行了repalce(替换)操作。

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    R中的sweep函数

    函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具,一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN:对行或列,或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一,通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一行的均值,MARGIN=1,对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一,通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二,通过apply函数来计算每一列的均值,MARGIN=2,对列做操作 sweep(M,2,

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    「R」tidyverse 中的公式函数

    img 公式保存了创建它的环境 使用到 R 的朋友几乎都用过公式,它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过,公式相比于数值、逻辑值这些数据类型,有什么特点吗?...公式函数用法 核心是什么 公式函数的优点在于提供了一种构造匿名函数的简洁方式。而核心在于在同一行代码表示如何使用输入构造出输出。...这里值得注意的是,当匿名函数只有一个参数时,我们用 .x 表示函数的输入参数。如果进行拓展,2 个参数时使用 .x 与 .y,3 个参数时使用 ..1, ..2, ..3 等。...基本用法 假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理,在不使用 scale() 函数的情况下,我们可能会手写一个函数: scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中,我们可以直接使用前面已经定义的变量,这里是 cfs。

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    R中的替换函数gsub

    R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下: > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数,结合正则表达式。...,我们知道组织病理分期分成stage I,stage II,stage III和stage IV四个分期 接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组,并转换成因子 我们使用gsub函数...,并转换成因子 我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A,B或者C等字母,例如Stage IIIA,Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

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    【R语言】rep函数的使用

    我们在做数据分析的时候,经常需要产生一些重复序列。例如,做差异表达分析时需要用到的分组变量,绘制ceRNA网络的节点文件中的RNA type列等等。...今天小编就来给大家介绍一下R中生成重复序列的函数rep。你可以把它看作时repeat这个英文单词的缩写,就很容记住了。...函数形式:rep(x, time = , length = , each = ,) 参数说明: x:代表的是你要进行复制的对象,可以是一个数字,一个字符,或者是一个向量。...times:代表的是复制的次数,只能为正数。 负数以及NA值都会为错误值。复制是指的是对整个向量进行复制。 each:代表的是对向量中的每个元素进行复制的次数。...)中的每个元素复制两次 [1] 1 1 2 2 3 3 4 4 从上面的例子我们可以看出,times这个参数控制整个数组循环几遍,而each这个参数控制数组中每个element循环几遍。

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    Power BI: 使用计算列创建关系中的循环依赖问题

    文章背景: 在表缺少主键无法直接创建关系,或者需要借助复杂的计算才能创建主键的情况下,可以利用计算列来设置关系。在基于计算列创建关系时,循环依赖经常发生。...下面对因为与计算列建立关系而出现的循环依赖进行分析,包括为什么DISTINCT可以消除循环依赖。...在我们的例子中,情况是这样的: Sales[PriceRangeKey]依赖PriceRanges表,既因为公式中引用了PriceRanges表(引用依赖),又因为使用了VALUES函数,可能会返回额外的空行...为了中断循环依赖关系链,只要打破Sales[PriceRangeKey]对PriceRanges表的空行依赖即可。通过确保公式中使用的所有函数不依赖空行可以实现这一目的。...由于两个依赖关系没有形成闭环,所以循环依赖消失了,可以创建关系。 3 避免空行依赖 创建可能用于设置关系的计算列时,都需要注意以下细节: 使用DISTINCT 代替VALUES。

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    PIE-engine 教程 ——影像集合的使用for循环函数(北京市NDVI计算)

    上一次我们通过对北京市影像集合完成了对其NDVI的计算,这次我们同样换一个for循环的形式来实现NDVI的计算,大家可以找找差异,以下是上一篇文章的链接: 这里函数就不在介绍了,NDVI的计算公式就是:...NDVI——归一化植被指数:NDVI=(NIR-R)/(NIR+R),或两个波段反射率的计算。...for循环需要准确知道我们要运行的次数,所以我们必须知道这个影像集合中有多少张影像需要我们遍历,我们用到的函数: size() 获得影像集合中Image的个数。...返回值:Image 代码: /** * @File : map-07-ImageCollection循环计算_使用for循环 * @Time : 2022/3/1 * @Author...Contact : 400-890-0662 * @License : (C)Copyright 航天宏图信息技术股份有限公司 * @Desc : 取ImageCollection中的每个元素计算

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    R中的stack和unstack函数

    我们用R做数据处理的时候,经常要对数据的格式进行变换。例如将数据框(dataframe)转换成列表(list),或者反过来将列表转换成数据框。...那么今天小编就给大家介绍一对R函数来实现这样的功能。 这一对函数就叫做stack和unstack。从字面意思上来看就是堆叠和去堆叠,就像下面这张图展示的这样。...那么R里面这两个函数具体可以实现什么样的功能呢?下面这张图可以帮助大家来理解。unstack就是根据数据框的第二列的分组信息,将第一列的数据划分到各个组,是一个去堆叠的过程。...一、unstack 下面我们来看几个具体的例子 例如现在我们手上有一个数据框,里面的数据来自PlantGrowth 我们可以先看看PlantGrowth 中的内容,第一列是重量,第二列是不同的处理方式...,后面小编会使用这两个函数来给大家举个真实的应用案例,敬请期待。

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    R中的grep和grepl函数

    在日常数据分析的过程中,我们经常需要在一个字符串或者字符串向量中查找是否包含我们要找的东西,或者向量中那几个元素包含我们要查找的内容。...这个时候我们会用到R中最常用的两个函数,grep和grepl。...其实grep这个函数也并非是R所特有的,在linux中模式匹配也用grep这个函数,前面我就给大家简单介绍过☞Linux xargs grep zgrep命令。...我们先来看看grep和grepl这两个函数的用法。 这两个函数最大的区别在于grep返回找到的位置,grepl返回是否包含要查找的内容。接下来我们结合具体的例子来讲解。...☞讨论学习R的grepl函数 参考资料: ☞Linux xargs grep zgrep命令 ☞讨论学习R的grepl函数

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    「R」使用modules包来组织R的函数集合

    安装和使用 直接从CRAN下载即可: 1install.packages("modules") 使用了解2个函数的使用就可以了。 一是import(),用于替换library()加载包。...., environment = parent.frame()) 10NULL 这样我们可以直接使用这个函数,也可以通过gp这个对象去访问可用的函数。...接下来介绍第二个函数。 use()将代码文件加载为模块 最近使用GitHub page的时候发现它的访问速度相当可观,哪怕GitHub主站点本身网络我们国内访问时好时坏。...这里一个对绝大部分读者有用的函数是install(),它之前被放在R包wfun中。我前几天把它重新进行了迁移和修改。...代码核心其实 就是各种情况的检查,优先使用适合的包和函数进行下载、安装。它的存在就是方便国内使用者,特别是 初学者简便地下载、安装包。

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    巧用R中的各种排名窗口函数

    【窗口函数】第三弹:聚合函数和分布函数 R语言中,也有与sql中一一对应的4种类型的窗口函数,除了聚合函数有点差异之外,其他3种类型的窗口函数完全一致,而且在R中使用管道函数书写窗口函数代码...函数使用 数据使用之前的数据: ?...同样得到与sql中相同的输出结果: ? 4 ntile函数 R语言中的ntile函数与sql中的ntile函数相同,把每一组分成几块,块数由参数n决定: ?...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数,函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样(除了min_rank与rank),但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同:R语言的数据结果不改变原来的数据顺序...,而sql中的输出结果改变了原数据的顺序,若想得到与sql中一样的输出结果,在R中使用arrange对相应的字段进行排序即可。

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