torch

本文主要对于交叉熵的手动计算和PyTorch中的CrossEntropyLoss模块计算结果不一致的问题展开讨论，查阅了PyTorch的官方文档，最终发现是CrossEntropyLoss在计算交叉熵之前会对输入的概率分布进行一次SoftMax操作导致的。 在强化学习中，策略学习常用到一个损失函数为l=−ln⁡πθ(a∣s)⋅gl=-\ln\pi_\theta(a|s)\cdot gl=−lnπθ​(a∣s)⋅g，其中πθ\pi_\thetaπθ​在状态sss下是关于动作的一个概率分布，而动作aaa是经验中记录的，在状态sss下选择的确定动作。因此有： 因此，该损失函数便被转换为了计算两个概率分布之间交叉熵的计算形式

不少准妈妈可能搞不清楚什么是“TORCH”，但是肯定会经常听到医生和其他准妈妈们讲所谓的“优生4项”，“优生5项”检查。这个检查听起来很重要，如果不做的话好像后果很可怕，但是真的一旦做了，就会陷入很大的一个选择陷阱，让你进退两难。对于所谓的“阳性”结果的解读，网上的说法很多，而且说法很不一致，就连产科医生也经常说不清楚，即使是找到了真正的专家，看了所有的报告后也只能一边摇头一边给出一个模糊不确定的答复

简介：某一天在平凡的高中生坂井悠二的身旁，出现了一位名叫“炎发灼眼的追踪者”夏娜的少女，她告诉悠二，说他的生命马上就要结束了——原来在这个世界之外，还有另一个被称作“详情 某一天在平凡的高中生坂井悠二的身旁，出现了一位名叫“炎发灼眼的追踪者”夏娜的少女，她告诉悠二，说他的生命马上就要结束了——原来在这个世界之外，还有另一个被称作“红世”的世界，那里的人们为了实现他们的野心，将人类身上的世界本源之力“存在之力”陆续夺走悠二就受害者之一。红世之徒将“存在”夺走之后，为了缓和现实中产生的扭曲，还会留下“Torch（烛火）”作为代替。然后随着时间的推移，“Torch（烛火）”也终将从人们的记忆中淡去

前两天伴随着 PyTorch 开发者大会的召开，PyTorch 1.0 预览版也终于和大家见面。随之发布的还有 fastai 深度学习库，相当于 PyTorch 的 Keras。fastai 基于 PyTorch，提供简单易用的 API 接口，用更少的代码实现常用任务的模型搭建和训练

【STAFF】原作：Key/ビジュアルアーツ监督：石原立也系列构成・脚本：志茂文彦人物原案：樋上いたる人物设定・总作画监督：池田和美动画制作：京都アニメーション【CAST】冈崎朋也：中村悠一古河　渚：中原麻衣藤林　杏：広桥　凉藤林　椋：神田朱未坂上智代：桑岛法子伊吹风子：野中　蓝一之濑琴美：能登麻美子春原阳平：阪口大助古河秋生：置鲇龙太郎古河早苗：井上喜久子相乐美佐枝：雪野五月宫沢有纪宁：榎本温子【主题歌】OP：时を刻む呗（曲：麻枝准・折戸伸治、ボーカル：Lia）ED：TORCH（曲：折戸伸治、ボーカル：Lia） 声明：团子大家族第二季相关资源均系收集于各大视频网站，本网站只提供团子大家族第二季web页面服务，并不提供影片资源存储，也不参与录制、 上传。若本站收录的团子大家族第二季无意侵犯了贵司版权，请给邮箱地址来信，我们将在第一时间处理与回复谢谢!

【STAFF】原作：Key/ビジュアルアーツ监督：石原立也系列构成・脚本：志茂文彦人物原案：樋上いたる人物设定・总作画监督：池田和美动画制作：京都アニメーション【CAST】冈崎朋也：中村悠一古河　渚：中原麻衣藤林　杏：広桥　凉藤林　椋：神田朱未坂上智代：桑岛法子伊吹风子：野中　蓝一之濑琴美：能登麻美子春原阳平：阪口大助古河秋生：置鲇龙太郎古河早苗：井上喜久子相乐美佐枝：雪野五月宫沢有纪宁：榎本温子【主题歌】OP：时を刻む呗（曲：麻枝准・折戸伸治、ボーカル：Lia）ED：TORCH（曲：折戸伸治、ボーカル：Lia）

comScore 的十月份数据正式公布，，若单看上图的话，你肯定对 Android 大表栾观，认为其气势强劲。只是比较九月与十月的统计数据，你会发现各手机平台十月份的变化很小。comScore 十月份数据没有变化，但实际上 RIM 在此期间推出了 BlackBerry OS 6.0 及 BlackBerry Torch，却没有令 RIM 止跌回升，增加市场占有率，只能令跌势放缓，看来 RIM 欲保其一哥位置，需要依靠一点外内力（TAT ）帮忙

Pytorch是一个由Facebook开发的主流深度学习框架。 它之所以命名为Pytorch，是因为Facebook用Python语言重构了原本基于Lua语言的深度学习库Torch。 之前的Torch由于使用的是Lua这一小众语言，极大的限制了其传播和发展，Facebook的这一改动使得Pytorch一跃成为当下最火的深度学习框架之一

在勇虐iPhone5的变态测试大道上，广大群众坚持：没有最虐，只有更虐!到目前为止，我们已经看过各式各样的可以想的出来的测试iPhone5的办法，不过下面的这个测试不知你可见过?用激光扫射iPhone5! 激光制造商Wicked Lasers，为了测试iPhone5的耐用度，用5个1.25瓦的激光设备照射在iPhone5屏幕上，并把这过程全程记录了下来： 这部刚开箱的iPhone5就这么赤裸裸地被5束高强度的激光照射著，屏幕很快开始发热。这时，测试人员还使坏地问Siri：“你觉得热吗?”，Siri那可怜兮兮的回答不禁让人怜悯：“这应该超过了500度”。 经过一段时间的照射，iPhone5屏幕虽然受损，但让人惊喜的是手机还能正常运行!但，测试人员怎么可能会如此轻易就放过它呢——此时，他们拿出了一个强光手电筒Flash Torch ，直接罩在了刚刚受激光刺激的手机屏幕上!手电筒发出的强光让受损的屏幕迅速变黑，不断冒出的烟和烧出的洞正式宣告iPhone5的阵亡

3.3 快速搭建回归神经网络 3.3 快速搭建回归神经网络 Table of contents Torch 中提供了很多方便的途径 同样是神经网络 能快则快 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络. 我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络. 我们用 class 继承了一个 torch 中的神经网络结构 然后对其进行了修改 不过还有更快的一招 用一句话就概括了上面所有的内容! 我们会发现 net2 多显示了一些内容 这是为什么呢? 原来他把激励函数也一同纳入进去了 但是 net1 中 激励函数实际上是在 forward() 功能中才被调用的. 这也就说明了 相比 net2 net1 的好处就是 你可以根据你的个人需要更加个性化你自己的前向传播过程 比如(RNN). 不过如果你不需要七七八八的过程 相信 net2 这种形式更适合你. 所以这也就是在我 github 代码 中的每一步的意义啦.