JAVA合并两个具有相同key的map为list,不多说，直接上代码： /** * list合并类 */ public class MapUtil { public static void...= merge(mapsList,"osV"); System.out.println("megeList="+megeList); } /** * 合并两个具有相同...key的map为list * @param m1 要合并的list * @param mergeKey 以哪个key为基准合并 * @return */
JAVA合并两个具有相同key的map为list,不多说，直接上代码： public class MapUtil { public static void main(String[] args...= merge(mapsList,"osV"); System.out.println("megeList="+megeList); } /** * 合并两个具有相同...key的map为list * @param m1 要合并的list * @param mergeKey 以哪个key为基准合并 * @return */
标签：Excel公式练习 这个问题似乎很常见，如下图1所示，有两个区域，你能够使用公式判断它们是否包含相同的值吗？...如果两个区域包含的值相同，则公式返回TRUE，否则返回FALSE。 关键是要双向比较，即不仅要以range1为基础和range2相比，还要以range2为基础和range1相比。...最简洁的公式是： =AND(COUNTIF(range1,range2),COUNTIF(range2,range1)) 这是一个数组公式，输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键。...看到了吧，同样的问题，各种函数各显神通，都可以得到想要的结果。仔细体味一下上述各个公式，相信对于编写公式的水平会大有裨益。 当然，或许你有更好的公式？欢迎留言。...注：有兴趣的朋友可以到知识星球完美Excel社群下载本文配套示例工作簿。
题目 给定两个二叉树，编写一个函数来检验它们是否相同。如果两个树在结构上相同，并且节点具有相同的值，则认为它们是相同的。...解题思路 先比较根节点的值是否相同 && 左子树相同 && 右子树相同 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if
如果混淆LSTM仍然可以正常运行，但会给出错误的结果。 维度不匹配 如果Pytorch执行矩阵乘法，并两个矩阵出现维度不匹配，PyTorch会报错并抛出错误。...但是也存在PyTorch不会抛出错误的情况，此时未对齐的维度具有相同的大小。建议使用多个不同的批量大小测试您的代码，以防止维度不对齐。...当调用.parameters()时，PyTorch会查找该模块内的所有模块，并将它们的参数添加到最高级别模块的参数中。 但是PyTorch不会检测列表、字典或类似结构中模块的参数。...最好在单独的类中实现这种动态，以保持主模型类小而清晰。 输入相同的维度 如果您有多个具有相同输入的线性层或卷积，则可以将它们堆叠在一起以提高效率。...假设我们有： 虽然可以通过两个线性层来实现它，但您可以通过将两层堆叠为一层来获得完全相同的神经网络。单层效率更高，因为这代表单个矩阵运算，而不是GPU的两个矩阵运算，因此我们可以并行化计算。
Pytorch 的张量 Pytorch Autograd 机制 Pytorch 的 nn 模块 Pytorch optim 包 Pytorch 中的自定义 nn 模块 总结和延伸阅读 何为深度学习？...深度学习是机器学习的一个子领域，其算法受到了人类大脑工作机制的启发。这些算法被称为人工神经网络。这样的神经网络包括用于图像分类的卷积神经网络、人工神经网络和循环神经网络。...相比其它深度学习库，Pytorch 具有以下两点优势： 1. 与 TensorFlow 等其它在运行模型之前必须先定义整个计算图的库不同，PyTorch 允许动态定义图。 2....在训练过程中，神经网络的权重被随机初始化为接近零但不是零的数。「反向传递」是指从右到左调整权重的过程，而正向传递则是从左到右调整权重的过程。...Pytorch 的 nn 模块 这是在 Pytorch 中构建神经网络的模块。「nn」模块依赖于「autograd」来定义模型并对其进行微分处理。首先，定义训练一个神经网络的过程： 1.
，在Pytorch的nn模块中，封装了nn.Conv2d()类作为二维卷积的实现。...在Tensorflow中都是先定义好weight和bias，再去定义卷积层的呀！别担心，在Pytorch的nn模块中，它是不需要你手动定义网络层的权重和偏置的，这也是体现Pytorch使用简便的地方。...首先给结论，在nn模块中，Pytorch对于卷积层的权重和偏置（如果需要偏置）初始化都是采用He初始化的，因为它非常适合于ReLU函数。...这一点大家看Pytorch的nn模块中卷积层的源码实现就能清楚地发现了，当然，我们也可以重新对权重等参数进行其他的初始化，可以查看其他教程，此处不再多言。...kernel_size 卷积核的大小，一般我们会使用5×5、3×3这种左右两个数相同的卷积核，因此这种情况只需要写kernel_size = 5这样的就行了。
同时，Texar-PyTorch 具有高度可定制性，提供了不同抽象层级的 API，以方便新手和经验丰富的用户。...有时，你无法选择使用哪个底层框架，而学习新的工具包就和自己编写一样费时。现在，使用 Texar，你可以在这两个框架中使用几乎相同的接口，只需对代码进行最小限度的更改。...两个版本的工具包还能共享下载的预训练模型权重。 一个工具包，覆盖所有自然语言处理任务。Texar 提供了自然语言处理任务（尤其是文本生成任务）中常用的大多数神经网络模型。...总之，使用 Texar-PyTorch 建模具有以下主要优势: 完美的模块化—通过简单地插入/交换几个模块，就可以在不同的使用场景之间进行切换。...相比 Texar TensorFlow，Texar PyTorch 具有几乎相同的接口，可以轻松切换底层框架。 尽管有类似的接口，但开发者也遵循每个框架的编码风格，这样你无需学习一种新的子语言。
这种方法可以确保权重参数有较小的初始值，有助于模型的稳定训练。 全零初始化：将所有权重和偏置参数初始化为零。虽然这种方法简单直接，但它可能导致所有神经元在学习过程中更新相同，从而引发梯度消失问题。...全一初始化：将所有权重和偏置参数初始化为一。与全零初始化类似，这种方法也可能导致对称性问题，因为所有神经元学到的东西会相同。 固定值初始化：使用某个固定的小数值来初始化所有的权重和偏置参数。...中用于初始化神经网络层（如线性层、卷积层等）权重和偏置的模块。...❄️torch.nn是PyTorch中用于定义神经网络的模块，它包含了构建神经网络所需的各种层和损失函数。 ...优化器接口：虽然优化器本身不直接包含在torch.nn模块中，但PyTorch提供了torch.optim模块，与torch.nn紧密集成，用于网络参数的优化。
如何在pyTorch中加载数据：DataSet和Smart Batching 如何在pyTorch中实现Keras的权重初始化 首先，我们来看看torchMoji/DeepMoji的模型。...它是一个相当标准而强大的人工语言处理神经网络，具有两个双LSTM层，其后是关注层和分类器： torchMoji/DeepMoji模型 构建一个定制化的pyTorch LSTM模块 DeepMoji有一个很不错的特点...：不要忘记初始化 将Keras/Tensorflow/Theano代码移植到pyTorch的过程中，最后需要注意的事情是对权重的初始化。...Keras在开发速度方面的另一个强大特点是层的默认初始化。 相反，pyTorch并没有初始化权重，而是由开发者自己来决定。...为了在微调权重时获得一致的结果，我们将像如下代码那样复制默认的Keras权重初始化： def init_weights(self): """ Here we reproduce Keras
在这里，先介绍最基本的PyTorch概念： 张量（Tensor）：PyTorch的tensor在概念上与numpy的array相同： tensor是一个n维数组，PyTorch提供了许多函数用于操作这些张量...在构建神经网络时，我们经常考虑将计算安排成层，其中一些具有可学习的参数，它们将在学习过程中进行优化。...# nn.Sequential是包含其他模块的模块，并按顺序应用这些模块来产生其输出。 # 每个线性模块使用线性函数从输入计算输出，并保存其内部的权重和偏差张量。...# SGD构造函数中对model.parameters()的调用， # 将包含模型的一部分，即两个nn.Linear模块的可学习参数。...，我们实现了一个非常奇怪的模型：一个全连接的ReLU网络，在每一次前向传播时，它的隐藏层的层数为随机1到4之间的数，这样可以多次重用相同的权重来计算。
Pytorch 是一个开源深度学习框架，带有 Python 和 C++ 接口。Pytorch 位于 torch 模块中。在 PyTorch 中，必须处理的数据以张量的形式输入。...PyTorch 加速了张量的科学计算，因为它具有各种内置功能。 向量是一维张量，矩阵是二维张量。...在 C、C++ 和 Java 中使用的张量和多维数组之间的一个显着区别是张量在所有维度上应该具有相同的列大小。此外，张量只能包含数字数据类型。...我们需要实现两个方法，__len__() 和 __get_item__()，来创建我们自己的数据集类。 PyTorch 数据加载器具有一个惊人的特性，即与自动批处理并行加载数据集。...4.损失计算： PyTorch.nn 函数有多个损失函数。损失函数用于衡量预测值与目标值之间的误差。 5.反向传播：用于优化权重。更改权重以使损失最小化。
如何在pyTorch中加载数据：DataSet和Smart Batching 如何在pyTorch中实现Keras的权重初始化 首先，我们来看看torchMoji/DeepMoji的模型。...例如，在我们的NLP模型中，我们可以在对PackedSequence对象不解包的情况下连接两个LSTM模块的输出，并在此对象上应用LSTM。我们还可以在不解包的情况下执行关注层的一些操作。...：不要忘记初始化 将Keras/Tensorflow/Theano代码移植到pyTorch的过程中，最后需要注意的事情是对权重的初始化。...Keras在开发速度方面的另一个强大特点是层的默认初始化。 相反，pyTorch并没有初始化权重，而是由开发者自己来决定。...为了在微调权重时获得一致的结果，我们将像如下代码那样复制默认的Keras权重初始化： def init_weights(self): """ Here we reproduce Keras
这篇简短的文章重点介绍如何在PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x中分别使用带有模块/模型API的动态子类化模型，以及这些框架在训练循环中如何使用AutoDiff获得损失的梯度并从头开始实现...模型 然后，我们将在TF和PyTorch中实现从零开始的线性回归模型，而无需使用任何层或激活器，而只需定义两个张量w和b，分别代表线性模型的权重和偏差，并简单地实现线性函数即可：y = wx + b...正如您在下面看到的，我们的模型的TF和PyTorch类定义基本上完全相同，但在一些api名称上只有很小的差异。...相反，在这种情况下，PyTorch提供了一种更“神奇”的自动渐变方法，隐式捕获了对参数张量的任何操作，并为我们提供了相同的梯度以用于优化权重和偏置参数，而无需使用任何特定的api。...TensorFlow和PyTorch自动区分和动态子分类API非常相似，当然，两种模型的训练也给我们非常相似的结果。
PyTorch 出于相同的目的制作了函数cat。 所有尺寸上的两个张量相同的张量（一个张量除外）可以根据需要使用cat进行连接。...模块化代码具有相同的结构，因为我们获取数据并从 NumPy 数据输入创建张量。 其余的“复杂”代码可以替换为我们创建的模型类。...Parameter类将权重和偏差添加到模块参数列表中，当您调用model.parameters()时将可用。 初始化器将所有参数保存为对象属性。...BucketIterator模块将序列进行更智能的分组，以便将具有相同长度的序列归为一组，并且此减少了将噪声引入数据集的不必要填充的长度。...在最大池化的情况下，池化从输入张量的子块中获取最大值，在最小池化的情况下从池中获取最小值，而在平均池化的情况下，池化将取所有值的平均值。 池化层和卷积核的输入和输出基本相同。
此外，将每个通道标准化，使其具有相同的分布，将确保通道信息可以通过梯度下降混合和更新，使用相同的学习率。这就像在第 5.4.4 节中，当我们将权重重新缩放为与温度转换模型中的偏差相同数量级时的情况。...对于其他权重，我们必须找到一种方法来保持与输入和输出像素相同相对位置对应的条目同步。这意味着我们需要将它们初始化为相同的值，并确保所有这些绑定权重在训练期间网络更新时保持不变。...：即两个卷积模块和两个线性模块的权重和偏置。...不幸的是，出于历史原因，PyTorch 具有不理想的默认权重初始化。...权重初始化可能需要一个完整的章节来讨论，但我们认为那可能有些过分。在第十一章中，我们将再次遇到初始化，并使用可能是 PyTorch 默认值的内容，而不做过多解释。
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