deep learning实验笔记

enumerate()

支持迭代的对象

枚举对象生成包含一个计数的对(从start开始，它默认为0)和一个由iterable参数生成的值。

Enumerate对于获取索引列表很有用:

---

unique()

获取数组中不重复的元素。

---

map()

df[5] = df[4].map(mapping)

把df[4]中的值当作键key，得到一列值value存在df[5]中。

---

torch.rand()

返回服从均匀分布的初始化后的tenosr，外形是其参数size

U = torch.rand([m,rank], requires_grad = True, dtype=torch.float)

---

torch.nn.functional.cross_entropy()

torch.nn.functional.cross_entropy(自己算的值, 目标值)

计算交叉熵

H(p,q)=−i∑​P(i)logQ(i)