def gradient_descent_step(parameters, gradients, learning_rate): """Update parameters using the gradients and a learning rate.""" for i in range(len(parameters)): parameters[i] -= learning_rate * gradients[i] return parameters 使用示例 parameters = [0.5, 0.5] gradients = [0.1, 0.2] lear...
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...
i in range(len(listname)): # range 函数顾头不顾尾 print(listname[i]) 表示遍历到的每一个元素的索引,listname 表示需要遍历的列表。 3)通过 enumerate 函数遍历 是 Python 的内置函数,对于一个可迭代的对象(如列表、字符串),enumerate 函数可以将一个可遍历的数据对象组合为一个索引序列,同时列出...
We can provide additional arguments to the range function. 例如,我们可以提供起点,也可以定义步长。 For example, we can provide the starting point,and we can also define the step size. 所以如果我们输入“range1到6”,在这种情况下,我们得到一个range对象,它从1开始,到5结束。 So if we type "rang...
For example, range(4) returns [0, 1, 2, 3]. The end point is omitted! These are exactly the valid indices for a list of 4 elements. (END) 从官方帮助文档,我们可以看出下面的特性:1、内置函数(built-in)2、接受3个参数分别是start, stop和step(其中start和step是可选的,stop是必需的)3、如...
#为了介绍Numba,来考虑一个纯粹的Python函数,它使用for循 环计算表达式(x - y).mean(): import numpy as np def mean_distance(x, y): nx = len(x) result = 0.0 count = 0 for i in range(nx): result += x[i] - y[i] count += 1 return result / count #这个函数很慢: In [209]:...
optimizer.step() 根据计算出的梯度更新模型的参数。 示例代码: 一个完整的训练迭代可能看起来像这样: forepochinrange(total_epochs):forbatchintrain_loader: inputs, targets=batch outputs=model(inputs) loss=loss_function(outputs, targets) optimizer.zero_grad()#重置梯度loss.backward()#反向传播,计算当前...
# 运行 n_iter 次的贝叶斯优化循环n_iter = 10for i in range(n_iter):# 使用现有样本更新高斯过程gp.fit(x_samples, y_samples) # 通过优化获取函数找到下一个样本x_next = Nonebest_acq_value = -np.inf # 从参数空间中抽样大量随机点n_random_points = 1...
(image)# 填充每个像素:for x in range(width): for y in range(height): draw.point((x, y), fill=rndColor())# 输出文字:for t in range(6): draw.text((60 * t + 10, 150), rndChar(), font=font, fill=rndColor2())# 模糊:image = image...
def gradient_descent(f ,init_x, lr=0.01, step_num=100): x = init_x for i in range(step_num): grad = numerical_descent(f,x) x -= lr*grad return x 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.这也算是最优化理论的一种方法,其中f表示需要初始化的函数,init_x表示初始值,lr表示learning rate, sterp...