importtime,cProfile defaddUpNumbers():total=0foriinrange(1,1000001):total+=i cProfile.run('addUpNumbers()') 当您运行该程序时,输出将类似于以下内容: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 4functioncallsin0.064seconds Ordered by:standard name ncalls tottime percall cumtime percall...
AI代码解释 a,b=(1,2)# leftofbinary operatorforx,yin((1,2),(3,4),(5,6)):# leftofbinary operatorprint(x,y)del a,b # rightofunary statement deff(x):returnx,x**2# rightofunary statement 1.2 命名的元组 命名的元组(namedtuple)与普通元组一样,有相同的表现特征,其添加的功能就是可以根...
self.index += self.step_size return result 使用示例 iterator = StepIterator([0, 1, 2, 3, 4, 5], 2) for item in iterator: print(item) 输出 0, 2, 4 机器学习中的梯度下降 在机器学习中,step函数可以用于实现梯度下降算法中的参数更新步骤,梯度下降是一种优化算法,用于最小化某个函数(通常是...
所有的优化器都实现了一个 step()方法来更新参数:optimizer.step()。当使用如backward()等方法计算出梯度后,就可以调用step()更新参数。 例如: for input, target in dataset: optimizer.zero_grad() output = model(input) loss = loss_fn(output, target) loss.backward() optimizer.step() 1. torch.opti...
Number of samples used for the required exercice: 100 def process_data(train, test, ex_data): """ Scalate the data samples using MinMaxScaler Parameters: train (numpy array): the training data samples test (numpy array): the testing data samples ...
Gmsh的使用在学术界和工程界都得到了广泛的认可,其研究成果被发表在《International Journal for Numerical Methods in Engineering》上。Gmsh遵循GNU通用公共许可证(GPL)的条款进行分发,这意味着任何人都可以自由使用和分发Gmsh,但不能将Gmsh集成到任何计划分发的封闭源代码软件中,除非获...
for循环 某些对象的参数,如map等 迭代器(iterator) 用来表示一连串数据流的对象。重复调用迭代器的__next__()方法(或将其传给内置函数next()),将逐个返回数据流中的项。当没有数据可用时,将引发StopIteration异常。 迭代器必须有__iter__()方法,用来返回迭代器自身,因此迭代器必定也是可迭代对象。
答:是的,map对象、enumerate对象、zip对象、filter对象、reversed对象和生成器对象这些具有惰性求值特点的对象都不支持使用整数下标访问其中的元素。可以把这类对象转换为列表、元组来一次性获取其中的元素,或者使用for循环逐个遍历其中的元素。 10.问:访问列表中元素时,提示“IndexError: list index out of range”,这...
>>>batch_size =100>>>n_layer =2>>>hidden_units =800>>>n_epoch=300>>>dropout =0.3 现在,创建并编译网络: >>>model = Sequential()>>>model.add(SimpleRNN(hidden_units, input_shape= (None, n_vocab),return_sequences=True, activation='relu'))>>>model.add(Dropout(dropout))>>>foriin...
num_epochs =10forepochinrange(num_epochs): model.train() train_loss =0fori, (data, _)inenumerate(train_loader): data = data.to(torch.device("cpu")) optimizer.zero_grad() recon_batch, mu, logvar = model(data) loss = loss_function(recon_batch, data, mu, logvar) ...