替换成yield之后,运行的结果就大不相同,因为函数中存在yield,那么这个函数就是一个生成器函数,这个时候我们再执行这个函数,那就不是简单的函数执行了,而且获取这个生成器,使用方法就是采用next()来执行生成器。 例: def func(): print(1) yield 2 ret = func() #这个时候函数不会执行,而是获取生成器 s = ...
from xgradsimportopen_CtlDatasetopen_CtlDataset('input.ctl').to_netcdf('output.nc') 后话 我没怎么用过grads,但此工具提供了和xarray的兼容,利用此工具将grads文件解析为xarray对象可以更好的利用xarray的大量函数,更好的进行数据分析和可视化。感兴趣的可以赶紧去安装使用了! GitHub链接:https://github.com/...
class AdaGrad: def __init__(self,lr=0.01): =lr self.h=None def update(self,params,grads): if self.h is None: self.h={} for key, val in params.items(): self.h[key]=np.zeros_like(val) for key in params.keys(): self.h[key]+=grads[key]*grads[key] params[key]-=*grads[...
从第一层层对z的损失函数导数有助于计算(L-1)层(上一层)对损失函数的导数。结果将用于计算激活函数的导数。 图4 神经网络的反向传播 def L_model_backward(AL, Y, parameters, forward_cache, nn_architecture): grads = {} number_of_layers =len(nn_architecture) m = AL.shape[1] Y = Y.reshape(...
self.grads[1][...] = db return dx 权重更新 通过误差反向传播法求出梯度后,就可以使用该梯度更新神经网络的参数。 步骤1:mini-batch 从训练数据中随机选出多笔数据 步骤2:计算梯度 基于误差反向传播法,计算损失函数关于各个权重参数的梯度 步骤3:更新参数 ...
随机梯度下降法不用多说,每一个参数按照梯度的方向来减小以追求最小化损失函数 更新方式 Python实现 classSGD:def__init__(self,lr=0.01):self.lr=lrdefupdate(self,params,grads):forkeyinparams.keys():params[key]-=self.lr*grads[key] 二、Momentum ...
generated_image += grads_value # 保存生成的艺术作品 save_img(output_path, generated_image)# 调用生成艺术作品的函数 generate_artwork('content.jpg', 'style.jpg', 'output.jpg')总结：通过以上示例代码，我们可以看出在Windows环境中探索Python AI绘画的魅力。利用Python和相关库，我们可以使用预训练的模型...
cost=-1/m*np.sum(Y*np.log(A)+(1-Y)*np.log(1-A))# 交叉熵损失为目标函数 dw=1/m*np.dot(X,(A-Y).T)# 计算权重w梯度 db=1/m*np.sum(A-Y)assert(dw.shape==w.shape)assert(db.dtype==float)cost=np.squeeze(cost)assert(cost.shape==())grads={"dw":dw,"db":db}returngrads...
44grads['b1']=numerical_gradient(loss_W,self.params['b1'])45grads['W2']=numerical_gradient(loss_W,self.params['W2'])46grads['b2']=numerical_gradient(loss_W,self.params['b2'])4748returngrads mini-batch的实现: 1importnumpy as np2fromdataset.mnistimportload_mnist3fromtwo_layer_netimport...