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...
# use mpi4py hereforkk,stepinenumerate(steps):print(f'node: {num}: kk = {kk+1}/{steps.size}, step = {step}')print(f'{time[step]}') 上面的代码,我们把原本要进行的12步循环,最后压缩到了最大2步循环。当然,这个想象空间还是很大的。 2. 在单个node上运行python代码 要运行上面的包含mpi4...
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...
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...
ⅰ长为size/3,方向为x的n-1阶雪花曲线 ⅱ长为size/3,方向为x+60的n-1阶雪花曲线 ⅲ长为size/3,方向为x-60的n-1阶雪花曲线 ⅳ长为size/3,方向为x的n-1阶雪花曲线 代码: def snow(n,size): if n==0: turtle.forward(size) else: for angle in [0,60,-120,60]: turtle.left(angle) snow...
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...
**Error: Too many attempts made for this increment 折减后的增量步小于用户设定的最小增量步大小(Minimum),报错信息如下: **Error: Time increment required is less than the minimum specified 增量步总数超过了设定的最大增量步数目,报错信息如下:
(IMFs)+1,1,1)plt.plot(t, data, 'r')plt.title("Original signal", fontsize=10)fornum, imf in enumerate(IMFs):plt.subplot(len(IMFs)+1,1, num+2)plt.plot(t, imf)plt.title("IMF "+str(num+1), fontsize=10)# 增加第一排图和第二排图之间的垂直间距plt.subplots_adjust(hspace=0.4...