深度学习-03-函数的连续调用


深度学习-03-函数的连续调用

        本文是《深度学习入门2-自製框架》 的学习笔记,记录自己学习心得,以及对重点知识的理解。如果内容对你有帮助,请支持正版,去购买正版书籍,支持正版书籍不仅是尊重作者的辛勤劳动,也是鼓励更多优秀作品问世。

        当前笔记内容主要为:步骤2 函数的连续调用 章节的相关理解。

        书籍总共分为5个阶段,每个阶段分很多步骤,最终是一步一步实现一个深度学习框架。例如前两个阶段为:

第 1 阶段共包括 10 个步骤 。 在这个阶段,将创建自动微分的机制
第 2 阶段,从步骤11-24,该阶段的主要目标是扩展当前的 DeZero ,使它能够执行更复杂的计算 ,使它能 够处理接收多个输入的函数和返回多个输出的函数


1.Exp函数的实现


上面一节实现了初级版,和高阶版本的函数Function 的实现,这个版本我们继续实现一个新的函数,以及将多个函数连接起来进行计算。
首先实现一个新的函数  y = exp(x) 代码如下:

import numpy as np
from step01 import *
from step02 import *class Exp(Function):def forward(self,x):return np.exp(x)

有了前面几节的学习,定义这个函数应该不太难。 

2.函数的连续调用

怎么让函数能够连续调用?我们回到我们的Function 类的定义,我们发现

import numpy as np
from step01 import *class Function:def __call__(self, input):x = input.datay = self.forward(x)output = Variable(y)return outputdef forward(self, x):raise NotImplementedError()  #使用Function  这个方法forward 方法的人 , 这个方法应该通过继承采实现

我们的Function 在执行call 方法后,返回的都是我们的箱子变量 Variable 所以我们可以很容易的在多个函数将上一个
输出作为下一个函数的输入。这样就串起来了。

例如我们可以定义函数 y = (exp(x^2))^2 实现如下:

    A = Square()B = Exp()C = Square()x = Variable(np.array(0.5))a = A(x)b = B(a)y = C(b)


输出结果为:

1.648721270700128
3.项目代码
'''
step03.py
函数的连续调用'''import numpy as np
from step01 import *
from step02_1 import *class Exp(Function):def forward(self,x):return np.exp(x)if __name__ == '__main__':A = Square()B = Exp()C = Square()x = Variable(np.array(0.5))a = A(x)b = B(a)y = C(b)print(y.data)'''
输出结果:
C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python39-32\python.exe D:/pyworkspace/dezero-01/step03.py
1.648721270700128'''
4.总结


本节实现了函数的连续调用,能实现连续调用,得益于我们定义的Function 类输入输出参数都是Variable 箱子变量类型。

通过简单函数组合可以构成复合函数,有了复合函数,我们就可以执行复杂的计算。本节例子程序所描绘的多个函数的计算图如下所示。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/20840.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

LLaMA-Factory推理实践

运行成功的记录 平台:带有GPU的服务器 运行的命令 git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git cd LLaMA-Factory/ conda create -n py310 python3.10 conda activate py310由于服务器不能直接从huggingface上下载Qwen1.5-0.5B,但本地可…

51仿真器 PZ-51Tracker 未知设备

插上仿真器,右击我的电脑 等待一下,选择winUSB 此时在keil中选择仿真器会报错,需要安装如下我是win10) 安装好后退出再试,没有报错即可 这项也要选择 另外配置晶振

React + SpringBoot开发用户中心管理系统

用户中心项目搭建笔记 技术栈 前端技术栈 “react”: “^18.2.0”,ant-design-pro 后端技术栈 SpringBoot 2.6.x 项目源码地址 https://gitee.com/szxio/user-center 前端项目搭建 快速搭建一个后端管理系统项目框架 初始化 antDesignPro 官网: https://…

LeetCode---哈希表

242. 有效的字母异位词 给定两个字符串 s 和 t ,编写一个函数来判断 t 是否是 s 的字母异位词。 注意:若 s 和 t 中每个字符出现的次数都相同,则称 s 和 t 互为字母异位词。 代码示例: //时间复杂度: O(n) //空间复杂度: O(1) c…

Common Lisp笔记

在计划学习函数式编程的时候,我一开始打算学习的是 F#。因为我朋友就是在 DTU 上的学,F# 就是 DTU(丹麦理工)开发的。但是由于 F# 和微软的 .NET 绑定,而在 macOS 上,目前版本的 .NET 的是有些问题的&#…

线性代数|机器学习-P3乘法和因式分解矩阵

文章目录 1. 矩阵分解2. S Q Λ Q T SQ\Lambda Q^T SQΛQT3. A U Σ V T AU\Sigma V^T AUΣVT4. A LU 分解5. 矩阵的四个子空间 1. 矩阵分解 目前我们有很多重要的矩阵分解,每个分解对应于多个前提条件,分解方法,分解后的形状会中如下&…

【Vue】v-for中的key

文章目录 一、引入问题二、分析问题 一、引入问题 语法: key属性 "唯一值" 作用:给列表项添加的唯一标识。便于Vue进行列表项的正确排序复用。 为什么加key:Vue 的默认行为会尝试原地修改元素(就地复用)…

马宝国和沈有容-UMLChina建模知识竞赛第5赛季第12轮

DDD领域驱动设计批评文集 做强化自测题获得“软件方法建模师”称号 《软件方法》各章合集 参考潘加宇在《软件方法》和UMLChina公众号文章中发表的内容作答。在本文下留言回答。 只要最先答对前3题,即可获得本轮优胜。 如果有第4题,第4题为附加题&am…

R语言ggplot2包绘制网络地图

重要提示&#xff1a;数据和代码获取&#xff1a;请查看主页个人信息&#xff01;&#xff01;&#xff01; 载入R包 rm(listls()) pacman::p_load(tidyverse,assertthat,igraph,purrr,ggraph,ggmap) 网络节点和边数据 nodes <- read.csv(nodes.csv, row.names 1) edges…

【Python技术】AI编程新手快速入门学习LangChain大模型框架

如果我们要搞AI智能体&#xff0c;普通人一般 借助腾讯元器、 coze、KIMI 或者其他大平台搞一搞&#xff0c;比如我配置的coze智能体在微信公众号聊天。 对于程序员来说&#xff0c;一言不合就喜欢搞代码。 前面文章也介绍了不少关于AI知识库问答&#xff0c;AIagent 不少开源…

指纹采集技术

目录 1.概述 1.1 捺印油墨采集 1.2 现场指纹提取 1.3 在线指纹采集 2. 指纹采集器的关键技术指标 2.1 采集面积 2.2 分辨率 2.3 图像质量 2.4 耐用性 1.概述 最早的指纹采集技术是油墨法&#xff0c;至少已经有上百年的历史。1990年代出现了活体指纹采集器&#xff0c…

大数据测试/ETL开发,如何造测试数据

相信很多的小伙伴&#xff0c;有些是大数据测试岗位&#xff0c;有些是ETL开发&#xff0c;都面临着如何要造数据的情况。 1&#xff0c;造数背景 【大数据测试岗位】&#xff0c;比较出名的就是宁波银行&#xff0c;如果你在宁波银行做大数据开发&#xff0c;对着需求开发完…

数学建模 —— 层次分析法(2)

目录 一、层次分析法&#xff08;AHP&#xff09; 二、构造比较判断矩阵 2.1 两两比较法 三、单准则下的排序及一致检验 3.1 单准则下的排序 3.2 一致性检验 四、层次总排序 4.1 层次总排序的步骤 4.2 总排序一致性检验 一、层次分析法&#xff08;AHP&#xff09; 方…

xdp、dpdk、rdma能在同一网卡上同时使用吗?

文心一言 XDP、DPDK和RDMA是三种不同的技术&#xff0c;它们各自在Linux网络性能优化中扮演了不同的角色。关于它们能否在同一网卡上同时使用&#xff0c;我们需要考虑以下几个方面&#xff1a; XDP&#xff08;eXpress Data Path&#xff09;&#xff1a; XDP是Linux内核提供…

SVM算法-非线性分类背后技术详解

引言 支持向量机&#xff08;SVM&#xff09;是一种强大的监督学习算法&#xff0c;广泛应用于分类和回归任务中。本文将详细介绍SVM算法在非线性分类任务中的应用&#xff0c;并通过代码示例来展示其背后的技术精髓。我们将分三大部分来展开&#xff0c;本部分将重点介绍SVM算…

【C++面试50题】

以下是针对C程序员面试可能遇到的一些问题&#xff0c;涵盖了从基础语法、面向对象、STL、内存管理、模板、异常处理、并发编程等多个方面。 ### 基础概念与语法 1. C与C的主要区别是什么&#xff1f; 2. 什么是构造函数和析构函数&#xff1f;它们何时被调用&#xff1f; 3. 什…

17、Spring系列-SpringMVC-请求源码流程

前言 Spring官网的MVC模块介绍&#xff1a; Spring Web MVC是基于Servlet API构建的原始Web框架&#xff0c;从一开始就已包含在Spring框架中。正式名称“ Spring Web MVC”来自其源模块的名称&#xff08;spring-webmvc&#xff09;&#xff0c;但它通常被称为“ Spring MVC…

[AI Google] 三种新方法利用 Gemini 提高 Google Workspace 的生产力

Workspace 侧边栏中的 Gemini 现在将使用 Gemini 1.5 Pro&#xff0c;新的 Gemini for Workspace 功能即将登陆 Gmail 移动应用&#xff0c;等等。 Gemini for Google Workspace 帮助个人和企业更好地利用 Google 应用——从在 Gmail 中撰写邮件到在 Sheets 中组织项目计划。过…

glpi 安装与使用

1、环境介绍 操作系统&#xff1a;龙蜥os 8.9 nginx&#xff1a;1.26.1 php&#xff1a;8.2.19 mysql&#xff1a;MarinaDB 10.3.9 glpi&#xff1a;10.0.6 fusioninventory&#xff1a;fusioninventory-10.0.61.1 2、安装epel源 dnf install epel-release -y dnf install htt…

Python | Leetcode Python题解之第125题验证回文串

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def isPalindrome(self, s: str) -> bool:n len(s)left, right 0, n - 1while left < right:while left < right and not s[left].isalnum():left 1while left < right and not s[right].isalnum():right - …