深度学习中一些好的博客

news2024/10/24 10:14:27

pandas中的基本知识

假设我们的pf是一个pandas的结构

  • pf.column_name
  • df[‘column_name’]
  • df.loc[:, ‘column_name’]
  • df.iloc[:, column_index]

如果想将 pandas 中的数据转换为 NumPy 格式，你可以使用 .values 或 .to_numpy() 方法。

反向传播

想要有grad，首先requires_grad=True，我们的叶子节点才会保留计算的结果，并且我们还需要backward后才会计算出梯度

注意我们的向量对标量的梯度和向量对向量的梯度
反正一切的计算都是基于标量对标量的梯度上的
本身我们的输出可以看作多个输出并行组成的列表， [ z 1 , z 2 , . . . , z n ] [z_1 , z_2, ...,z_n] [z1​,z2​,...,zn​],我们会对我们各自路径上的 y 1 , x 1 y_1,x_1 y1​,x1​ 进行求导计算，独立进行

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