python杂记
其他学习中碰到的python知识，做一个杂烩记录 迭代器和可迭代对象 迭代器是一个带状态的对象，它能在你调用next()方法时返回容器中的下一个值，任何实现了__iter__()和__next__()方法的对象都是迭代器，__iter__()返回迭代器自身，__next__()返回容器中的下一个值，如果容器中没有更多元素了，则抛出StopIteration异常。 12345678910111213141516171819class Fab(object): def __init__(self, max): self.max = max self.n, self.a, self.b = 0, 0, 1 def __iter__(self): return self def next(self): if self.n < self.max: r = self.b self.a, self.b = self.b, self.a +...
深度学习笔记
为了互导的论文，开始学深度学习了。 pytorch的使用 torch.normal 作用：生成一个正态分布的张量 torch.normal(mean, std, size) 三个参数分别为均值，标准差和size 1234>>> torch.normal(3, 0.1, (3, 4))tensor([[2.9425, 3.1877, 2.9735, 3.0982], [3.0061, 2.9918, 2.7953, 3.0066], [2.8219, 2.9578, 2.8813, 2.9014]]) torch.normal(mean, stds) 两个参数分别为:均值和标准差，使用标准差来确定范围size 1234>>> torch.normal(3, torch.ones(3, 4)/10)tensor([[2.8491, 3.0263, 3.0888, 3.0818], [3.1101, 2.7490, 3.1847, 3.0861], [2.8530,...
