d2l的定义如下: import sys d2l = sys.modules[__name__] 1. 2. 其实就是一个参数存储与传递的作用 然后use_svg_display()就在这个函数上当,简单来说就是进行一下设置, from matplotlib_inline import backend_inline def use_svg_display(): """Use the svg format to display a plot in Jupyter. Def...
def use_svg_display(): #@save """使用svg格式在Jupyter中显示绘图""" backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') 1. 2. 3. 这个函数是定义在d2l包中的torch.py文件中的 def use_svg_display(): """Use the svg format to display a plot in Jupyter. Defined in :numref:`sec_calculus`"""...
d2l .use_svg_display() 在线下载数据集 Fashion-MNIST 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #将图像数据转换为张量形式 trans = transforms.ToTensor() mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root="../data" ,train=True,transform=trans,download=True) mnist_test = torchvision....
defuse_svg_display():#@save """使用svg格式在Jupyter中显示绘图""" backend_inline.set_matplotlib_formats('svg') 这个函数是定义在d2l包中的torch.py文件中的 defuse_svg_display(): """Use the svg format to display a plot in Jupyter. Defined in :numref:`sec_calculus`""" backend_inline.set_...
d2l.use_svg_display() ``` ## 读取数据集 我们可以[**通过框架中的内置函数将Fashion-MNIST数据集下载并读取到内存中**]。 @@ -61,14 +71,22 @@ mnist_test = torchvision.datasets.FashionMNIST( mnist_train, mnist_test = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() ``` ```{.python .input...
use_svg_display() d2l.plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize ``` 下面的`set_axes`函数设置由`matplotlib`产生的数字轴的属性。 下面的`set_axes`函数用于设置由`matplotlib`生成图表的轴的属性。 ```{.python.input} #@tab all #@save
init__(self,key_size,query_size,value_size,num_hiddens,norm_shape,ffn_num_input,ffn_num_hiddens,num_heads,dropout,use_bias=False,**kwargs):super(EncoderBlock,self).__init__(**kwargs)self.attention=d2l.MultiHeadAttention(key_size,query_size,value_size,num_hiddens,num_heads,dropout,use_...
2.6.3. 绘图我们建议您使用该svg格式来绘制图形。例如下面的代码配置matplotlib In [1] %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...
# 本函数已保存在d2ltorch包中方便以后使用 def show_fashion_mnist(images, labels): d2lt.use_svg_display() # 这里的_表示我们忽略(不使用)的变量 _, figs = d2lt.plt.subplots(1, len(images), figsize=(12, 12)) for f, img, lbl in zip(figs, images, labels): f.imshow(img.reshape(28,...
def use_svg_display(): # 用矢量图显示 display.set_matplotlib_formats('svg') def set_figsize(figsize=(3.5, 2.5)): use_svg_display() # 设置图的尺寸 plt.rcParams['figure.figsize'] = figsize # 每次返回batch_size(批量大小)个随机样本的特征和标签。