sxy1997_bupt-CSDN博客

转载 2022.6.9科研记录：PackedSequence代码示例pytorch（StackOverflow&GitHub）

科研记录PackedSequence

2022-06-09 11:57:11 188

原创 pytorch数据中心流量预测——数据预处理部分参考文档

1.PyTorch–用循环神经网络LSTM预测时间序列主要看他的训练模型部分代码epochs = 150for i in range(epochs): for seq, labels in train_inout_seq: #主要是这句话！ optimizer.zero_grad() model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),

2022-03-30 11:32:32 2570

原创 2022.3.7科研记录

2022.3.7科研记录1.T-LSTM文章在这里：Patient Subtyping via Time-Aware LSTM Networkschrome-extension://ikhdkkncnoglghljlkmcimlnlhkeamad/pdf-viewer/web/viewer.html?file=http%3A%2F%2Fbiometrics.cse.msu.edu%2FPublications%2FMachineLearning%2FBaytasetal_PatientSubtypi

2022-03-07 19:31:44 945 1

原创 2022.3.4科研记录

2022.3.4科研记录杂七杂八的觉得有用的链接1.有关独热编码独热编码的优点为：1.能够处理非连续型数值特征。2.在一定程度上也扩充了特征。比如性别本身是一个特征，经过one hot编码以后，就变成了男或女两个特征。当然，当特征类别较多时，数据经过独热编码可能会变得过于稀疏。↑这是个问题，数据中心server数量太多，在我的项目里如何解决src mac 和dst mac这两个特征的类别过多问题。↓这是原博主给出的独热编码的代码from sklearn import preprocess

2022-03-04 17:49:17 524

原创 2022.3.3科研记录

2022.3.3科研记录《pytorch深度学习入门》曾芃壹第五章序列转序列模型5.1循环神经网络模型3.RNN实例import torchfrom torch import nnimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltsteps = np.linspace(0, np.pi*2, 100, dtype=np.float32)input_x = np.sin(steps)target_y = np.cos(steps)pl

2022-03-03 11:37:40 677

原创 2022.3.1科研记录

2022.3.1科研记录《pytorch深度学习入门》曾芃壹3.4逻辑回归3.最大概似法与交叉熵抛形状不规则的硬币似然度：每个样本结果概率的乘积让似然度P(y|X,w)最大就是让损失函数L(w)最小(因为二者是-log的关系）↑像这样利用最大概似法得到的损失函数称为交叉熵交叉熵损失函数是分类问题中常用的损失函数，pytorch预置了nn.CrossEntropyLoss()4.逻辑回归示例import torchimport matplotlib.pyplot as pltfrom

2022-03-01 21:19:53 470

原创银行行测2020.2.28

2020.2.28第四篇经济金融专业知识核心考点五需求弹性二.影响需求的价格弹性的因素①商品的可替代性：某商品的可替代品越多，该商品的需求的价格弹性就越大②商品本身用途的广泛性：用途越广，价格弹性就越大③商品对消费者生活的重要程度：生活必需品的需求的价格弹性较小，非必需品的需求的价格弹性较大④商品的消费支出在消费者预算总支出所占的比重：消费者在某商品上的消费支出在预算总支出中所占比重越大，该商品的需求的价格弹性可能越大（不是很懂）⑤所考察的消费者调节需求量的时间：所考察的调节时间越长，需

2022-03-01 09:27:53 108

原创 2022.2.28科研记录

2022.2.28科研记录《pytorch深度学习入门》曾芃壹ch.3深度学习基础3.2线性回归8.人工神经元import torch# import matplotlib.pyplot as plt #不画图可以不选择from torch import nn,optim # pytorch的nn模块是神经网络的缩写from time import perf_counterx = torch.unsqueeze(torch.linspace(-3,3,100000),dim=1) #

2022-02-28 17:12:37 511

原创 2022.2.27科研记录

2022.2.27科研记录1.《pytorch深度学习入门》曾芃壹ch3.深度学习基础3.2线性回归①其他知识Epoch（时期）：当一个完整的数据集通过了神经网络一次并且返回了一次，这个过程称为一次epoch。（也就是说，所有训练样本在神经网络中都进行了一次正向传播和一次反向传播）再通俗一点，一个Epoch就是将所有训练样本训练一次的过程。然而，当一个Epoch的样本（也就是所有的训练样本）数量可能太过庞大（对于计算机而言），就需要把它分成多个小块，也就是就是分成多个Batch 来进行训练。

2022-02-27 20:54:40 565

原创使用mininet出现No module named ‘mininet.net‘错误

环境：Ubuntu18.04，openjdk11，mininet2.3.0前情提要：之前是在Ubuntu14.04上运行mininet2.1.0运行自定义拓扑的操作：进入.py文件所在文件夹,输入：sudo python 6py.py即可运行在新的虚拟机运行同样的命令却报错：sdn@sdn-virtual-machine:~/mininet/custom/sxy$ sudo python 6py.pyTraceback (most recent call last):File "6p

2021-09-30 13:32:13 2791 1

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