在PyCharm中,可以通过File -> Settings -> Project: [Your Project Name] -> Python Interpreter来检查和安装库。确保已经安装了matplotlib、d2l以及其他必要的库。其次,检查代码中是否有正确的绘图指令。在d2l库中,通常会使用matplotlib来绘制图像。确保在使用plot函数时,已经设置了
from d2l import torch, linear_regression, logistic_regression, resnet50, softmax, const, randn, zeros, ones, clip, exp, relu, log_softmax, elementwise_op, batch_op, multi_gpu_model, create_param, create_module, create_optimizer, create_scheduler, plot_lr_curve, plot_lr_hist, plot_model...
文章目录 原文地址has_one_axis函数d2l.plot函数demos 原文地址 2.4. Calculus — Dive into Deep Learning 1.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) has_one_axis函数 has_one_axis(),原
如果'd2l'模块不包含'plot'属性,查找可替代的绘图函数或方法: 如果d2l模块确实不包含plot属性,你可以考虑使用其他流行的绘图库,如Matplotlib。以下是一个使用Matplotlib替代d2l.plot的示例代码: python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def normal(x, mu, sigma): p = 1 / mat...
批量显示图片是plt一个比较常用的功能了,掌握一下也是挺好的,这种偏向于功能和基础向的东西李沐老师一般是不喜欢说的 def show_images(imgs, num_rows, num_cols, titles=None, scale=1.5): """Plot a list of images. Defined in :numref:`sec_utils`""" ...
d2l.plot函数 demos 原文地址 2.4. Calculus — Dive into Deep Learning 1.0.0-beta0 documentation (d2l.ai) has_one_axis函数 has_one_axis(),原文是将其定义在plot内部,但是为了分析放便,将其抽离出来 # 如果X有一个轴,输出True def has_one_axis(X): ...
%matplotlib inline import numpy as np from IPython import display from matplotlib import pyplot as plt display.set_matplotlib_formats('svg') x = np.arange(0, 10, 0.1) plt.plot(x, np.sin(x)); /opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/ipykernel_launcher.py:6...
d2l.plt.plot(x, (1-gamma) * gamma ** x, label=f'gamma = {gamma:.2f}') d2l.plt.xlabel('time'); ``` ## 从头开始实施 和之前一样,我们使用二次函数 $f(\mathbf{x})=0.1x_1^2+2x_2^2$ 来观察 rmsProp 的轨迹。回想一下,在 :numref:`sec_adagrad` 中,当我们使用学习率为 0.4 的...
大家可以通过ctrl+F进行检索,希望可以有所帮助。 class_WikiTextDataset(torch.utils.data.Dataset):def__init__(self,paragraphs,max_len):paragraphs=[d2l.tokenize(paragraph,token='word') for paragraph in paragraphs] sentences=[sentence for paragraph in paragraphs for sentence in paragraph...
73 + d2l.plt.gca().annotate(text, xy=xy, xytext=xytext, 74 + arrowprops=dict(arrowstyle='->')) 75 + 76 + x = d2l.arange(0.5, 1.5, 0.01, dtype='float32') 77 + d2l.set_figsize((4.5, 2.5)) 78 + d2l.plot(x, [f(x), g(x)], 'x', 'risk') 79 + annotate('min of...