最后输出的是[1 2 2 1] 其中np.argmax(a, axis=0)的含义是a[0][j],a[1][j],a[2][j]中最大值的索引。 首先比较是a[0][0],a[1][0],a[2][0]可以得出最大值得下标为a[1][1] ,所以输出数组的第一个值为1. 然后比较的是a[0][0],a[1][1],a[2][2],可以得出最大值得下标为a...
huggingface.co/argmaxin demo app : testflight.apple.com/jo Python tools: github.com/argmaxinc/wh 项目地址:github.com/argmaxinc/wh discord.gg/XfSU9JXuYc 结语 WhisperKit不仅是一次技术的飞跃,更是开启全球无界沟通新时代的号角。 呼吁全球开发者和企业共同携手,利用WhisperKit打破语言壁垒,共创无界沟通...
arg max yhat = “蓝色” 3. 如何在 Python 中实现 Argmax # argmax function def argmax(vector): index, value = 0, vector[0] for i,v in enumerate(vector): if v > value: index, value = i,v return index # define vector vector = [0.4, 0.5, 0.1] # get argmax result = argmax(...
```python import torch # 参数 mu = torch.tensor(0.0, requires_grad=True) sigma = torch.tensor(1.0, requires_grad=True) # 从标准正态分布中采样 epsilon = torch.randn(1) # 重新参数化 z = mu + sigma * epsilon # 打印生成的随机数 print(z) # 假设我们有一个损失函数,例如 z 的平方 los...
Step 2:Create a Python virtual environment, e.g.: conda create -n whisperkit python=3.11 -y&&conda activate whisperkit Step 3:Install the base package as editable cdWHISPERKIT_ROOT_DIR&&pip install -e. Model Generation (Apple) ConvertHugging Face Whisper Models(PyTorch) toWhisperKit(Core ML...
在Python中argmin和argmax这两个函数一般是用来就一列数中的最小值和最大值的索引。C++中我们如何实现呢? 实现思路 使用STL中的std::min_element函数求出最小值; 使用STL中的std::distance计算最小值跟迭代器的头部的距离; 实现代码 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #include <algorithm>...
C/C++中使用的是行优先方式（row major），Matlab、Fortran使用的是列优先方式（column major），PyTorch...
File "C:\Programy\Python\Python36\lib\site-packages\pysc2\bin\agent.py", line 98, in main run_thread(agent_cls, FLAGS.map, FLAGS.render) File "C:\Programy\Python\Python36\lib\site-packages\pysc2\bin\agent.py", line 77, in run_thread ...
tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: ValueError: attempt to get argmax of an empty sequence Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/tensorflow/python/ops/script_ops.py", line 206, in __call__ ...
8.np.maximum(0, x) 如果x小于0,则输入0,否者输出x 参数说明:0表示阈值,x表示输入参数 cifar神经网络的代码说明: 数据主要分为三部分: 第一部分:数据的准备 第二部分:神经网络模型的构造,返回loss和梯度值 第三部分:将数据与模型输入到函数中,用于进行模型的训练,同时进行验证集的预测,来判断验证集的预测结...