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摘要: 在机器学习和深度学习中,"niter" 通常指的是迭代次数(number of iterations),而 "epoch" 是**指一个完整的训练数据集通过神经网络的前向传播和反向传播的次数**。这两个概念之间存在一定的关系。 - 迭代次数(niter):是指训练过程中优化算法(如随机梯度下降)进行 阅读全文
posted @ 2023-08-17 15:18 辛宣 阅读(87) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 语法很简单, 1.先调节成源码格式, 2.把输入法调整成英文输入法, 3.输入两个中括号,再输入笔记名就实现了引用 `[[]]` 并且,![[文件名]]a56爆大奖在线娱乐在引用的同时被预览: ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1543912/202308/1543 阅读全文
posted @ 2023-08-08 08:22 辛宣 阅读(51) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目前全球所使用的AI气象大模型主要有由复旦大学开发的伏羲、上海人工智能实验室开发的风乌、谷歌Deep Mind开发的GraphCast、华为云开发的Pangu-Weather、清华大学和中国气象局开发的NowcastNet、阿里开发的SwinVRNN*、英伟达Nvidia开发的FourCastNet 阅读全文
posted @ 2023-08-07 15:00 辛宣 阅读(471) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ### np.stack(x_new, axis=-2) 在函数中,`x_new = np.stack(x_new, axis=-2)` 的目的是将保留区域的 `x` 数组沿着倒数第二个维度进行堆叠,得到一个新的数组 `x_new`,该数组的维度为 `(6940, 45, 90, a, 9)`,其中 阅读全文
posted @ 2023-07-01 20:34 辛宣 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ### enumerate用法 list1 = ["这", "是", "一个", "测试"] for index, item in enumerate(list1): print index, item >0 这 >1 是 >2 一个 >3 测试 阅读全文
posted @ 2023-07-01 20:34 辛宣 阅读(4) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 第一步: 先装cuda,装完就可以在cmd显示,cudnn。 第二步: 在anaconda里安装,加环境,create -name python=3.10等。 第三步,进去环境里,安装的pytorch要对应cudnn版本,还有python版本对应。pytorch安装的时候看仔细,是GPU,不要cpu 阅读全文
posted @ 2023-06-12 15:48 辛宣 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: lstm的官网 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/1543912/202306/1543912-20230609193439822-2113053206.png) 总共有七个参数,其中只有前三个是必须的。由于大家普遍使用PyTorch的DataLoa 阅读全文
posted @ 2023-06-09 19:44 辛宣 阅读(153) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如果您希望将LSTM的点到点训练转换为点到图的训练,可以采取以下步骤进行修改: 1. 调整输入数据的形状:点到点的训练输入是一个时间序列的点,而点到图的训练需要将时间序列转换为图结构。您可以使用时间窗口滑动的方式,将多个连续时间步的点作为一个图的节点,从而形成图的结构。a56爆大奖在线娱乐时间步的点作为节点特征,节 阅读全文
posted @ 2023-06-08 16:00 辛宣 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 点到点的代码理解 点击查看代码 ``` def load_train_data_for_rnn(cfg, x, y, aux, scaler): # x = {nt, nf, ngrid} = {3287,9,1399} # y = {nt, ngrid} = {3287,1399} # aux = 阅读全文
posted @ 2023-06-08 15:00 辛宣 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ### 归一化: 1)把数据变成(0,1)或者(1,1)之间的小数。主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速。 2)把有量纲表达式变成无量纲表达式,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。归一化是a56爆大奖在线娱乐简化计算的方式,即将有量纲的表达式,经过变换,化为无量纲的表 阅读全文
posted @ 2023-06-04 10:20 辛宣 阅读(202) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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