游泳的英语单词

游泳

游泳

swim是游泳的意思。释义：vi.游泳；漂浮；浸；眩晕。vt.游过；使浮起。n.游泳；漂浮；眩晕。adj.游泳时穿戴的。变形：过去式swam、过去分词、swum现在分词、swimming、第三人称单数swims。swim的英语例句：1. The barriers are lethal to fish trying to swim upstream.这些障碍物对于想要往上游游动的鱼儿来说是致命的。2. Should our children be taught to swim at school?我们的孩子应该在学校学习游泳吗?3. All of the passengers started the day with a swim.所有的乘客那天一开始就先游了个泳。4. There"ll be ample opportunity to relax, swim and soak up some sun.将会有充足的机会去放松、游泳和晒太阳。5. I never learned to swim and neither did they.我从没学过游泳，他们也没有。6. Children swim at the pool, under the watchful eye of lifeguards.孩子们在救生员的监护下在水池里游泳。7. They went off to swim in the pool, which was now deserted.他们去一个已废弃的游泳池游泳。8. Work out at a gym or swim twice a week.一周去健身房锻炼两次，或游两次泳。9. During winter, many people swim and the pool is crowded.冬季来游泳的人很多，泳池人满为患。10. She would go for a swim when she"d unpacked.她打开行李取出衣物后就会去游泳。

swim的音标：swu026am。vi.游水；游泳；游泳；晕；眩晕；仿佛在旋转；似乎在摇晃；漂浮；（从空中）穿过；（在表面）掠过。vt.游过；游出；参加；游；以…姿势游泳。n.游泳；游出的距离；游泳时段；滑行；滑翔；头晕；眩晕；（河流中）适合垂钓的深水处。双语例句：1、I can swim.我会游泳。2、All that dancing has made my head swim.跳了那么多舞之后我感到头晕。3、Can you swim?你会游泳吗？4、Should our children be taught to swim at school?学校应该教我们的孩子学游泳吗？5、Anyone can learn to swim.任何人都能学会游泳。1、搭配词person / animal / fish / head / room / object / substance / river / the Channel / distance / race / breaststroke / crawl / butterfly。2、补充『短语』to be swimming in sth拥有大量的某物 『短语』to swim a length（在泳池中）游一个单程『短语』in the swim时髦的；积极参加社会活动的。

　　swim既能做名词也能做动词，那么你知道swim做名词和动词分别都是什么意思吗?下面我为大家带来swim的英语意思解释和英语例句，欢迎大家一起学习! 　　swim作名词的意思： 　　 游泳 　　swim作动词的意思： 　　游泳;游动;旋转;眩晕 　　swim的英语音标： 　　英 [swim] 美 [swu026am] 　　swim的时态： 　　现在分词： swimming 　　过去式： swam 　　过去分词： swum 　　swim的英语例句： 　　1. The barriers are lethal to fish trying to swim upstream. 　　这些障碍物对于想要往上游游动的鱼儿来说是致命的。 　　2. Should our children be taught to swim at school? 　　我们的孩子应该在学校学习游泳吗? 　　3. All of the passengers started the day with a swim. 　　所有的乘客那天一开始就先游了个泳。 　　4. There"ll be ample opportunity to relax, swim and soak up some sun. 　　将会有充足的机会去放松、游泳和晒太阳。 　　5. I never learned to swim and neither did they. 　　我从没学过游泳，他们也没有。 　　6. Children swim at the pool, under the watchful eye of lifeguards. 　　孩子们在救生员的监护下在水池里游泳。 　　7. They went off to swim in the pool, which was now deserted. 　　他们去一个已废弃的游泳池游泳。 　　8. Work out at a gym or swim twice a week. 　　一周去健身房锻炼两次，或游两次泳。 　　9. During winter, many people swim and the pool is crowded. 　　冬季来游泳的人很多，泳池人满为患。 　　10. She would go for a swim when she"d unpacked. 　　她打开行李取出衣物后就会去游泳。 　　11. The musty aroma of incense made her head swim. 　　熏香发霉的气味令她感到头晕。 　　12. If your ship doesn"t come in, swim out to it.--Jonathan Winters 　　如果你等的船没有向你驶来，那你就朝它游过去吧。 　　13. I swim 40 lengths a day. 　　我每天游20个来回。 　　14. I swim a mile a day. 　　我每天游一英里。 　　15. When can we go for a swim, Mam? 　　妈妈，我们什么时候能去游泳啊? swim相关 文章 ： 1. swim的用法和例句 2. swim的第三人称单数 3. 小学英语作文:学游泳(Learn Swimming)

swim，英文单词，名词、形容词、及物动词、不及物动词，作名词时意为“游泳；漂浮；眩晕”，作形容词时“游泳时穿戴的”，作及物动词时意为“游过；使浮起”，作不及物动词时意为“游泳；漂浮；浸；眩晕”。短语：swim fins 脚蹼 ; 潜水用的脚蹼swim around 四处有动 ; 游来游去 ; 四处游动Sea Swim 汐诗威modify swim 效果同上 ; 游泳速度swim meet 游泳运动会effort swim 奋力游泳broken swim 分段游 ; 分段游泳 ; 详细翻译SWIM DOWN 向下潜游 ; 沉淀来萃取swim glasses 游泳眼镜

Swim 和swimming的区别是？前者是名词，后者是动词。

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swims。swim为谓语动词，只能作句子谓语。swimming为非谓语动词，属于非谓语动词中的动名词一种，具有名词的特性，可以作句子主语、宾语，以及定语，还有表语等。 swim例句 He can swim well. 他游泳游得很好。 He has swum the English Channel three times. 他已三次游过英吉利海峡。 He was hot and tired and his head was swimming. 他又热又累，头晕目眩。 He goes for a swim every morning. 他每天早晨去游泳。 swimming例句 Swimming was one of her greatest satisfactions. 游泳是她最大的乐趣之一。 He broke several world swimming records at the 1996 Olympics. 他在1996年的奥运会上打破了好几项世界游泳纪录。 The fish dive down to about 1,400 feet and then swim south-west. 鱼下潜到大约1,400英尺然后向西南方游去。 He landed two 5 lb chub from the same swim. 他在同一个深潭钓了两条五磅重的圆鳍雅罗鱼。 Fish attempt to swim through the mesh and become entangled. 鱼试图游过网眼，结果被网缠住。

用作名词的walk表示“散步”，是可数名词，指的是一次一次的具体的散步，而不表示抽象意义或泛指意义的“散步”，要表示此义，须用动名词walking。比较：let"sgooutforawalk.我们出去散散步吧。walkingdoesgoodtoyourhealth.散步对你的健康有益。类似地，dance和dancing以及swim和swimming的区别也是一样：(1)名词的dance表示“跳舞”，是可数名词，指的是一次一次的具体的跳舞，而不表示抽象意义或泛指意义的“跳舞”，要表示后者的意思，要用动名词转化来的名词dancing。比较：let"shaveonemoredancebeforewegohome.我们回家前再跳一曲舞吧。nowmostoftheyoungpeoplearefondofdancing.现在大多数年轻人都喜欢跳舞。(2)名词的swim表示“游泳”，是可数名词，指的是一次一次的具体的游泳，而不表示抽象意义或泛指意义的“游泳”，要表示后者的意思，要用动名词转化来的名词dancing。比较：i"lltakeyouforaswim.我将带你去游泳。doyouthinkswimmingisallowedinthispool?你认为这个水池允许游泳吗?如果满意，请记得点击本页面中的“选为满意回答”按钮，(*^__^*)谢谢~~.

swim和swimming两者作为[名词]是的分别是swimming:[不可数名词]游泳（运动）Swimmingisgreatexercise.游泳是项很好的锻炼swim:[可数名词]游泳Let"sgoforaswim.咱们游泳去吧。

这是惯用法的问题，go for 后边一定是 a something,如go for a walk; 而go doing 又是一个表达方式，如go fishing.

swim为谓语动词，只能作句子谓语。swimming为非谓语动词，属于非谓语动词中的动名词，具有名词的特性，可以作句子主语、宾语、定语以及表语等。 swim 1、He can also swim. 他也会游泳。 2、He can swim. 他会游泳。 3、We could all row a boat and swim almost before we could walk. 我们所有人几乎在还不会走之前就已经会划船和游泳了。 4、All of the passengers started the day with a swim. 所有的乘客那天一开始就先游了个泳。 5、When the boat sank, they had to swim for it. 小船下沉的时候，他们不得不游水逃生。 swimming 1、Do you like to go swimming? 你喜欢去游泳吗？ 2、Re-apply sunscreen every two hours, especially if you have been swimming. 每两个小时重新涂一次防晒油，尤其是在游泳的时候。 3、I went round to Jonathan"s to see if he wanted to go swimming. 我去乔纳森那里看看他是否想去游泳。 4、Swimming is helpful for bones that are porous and weak. 游泳有助于改善骨质疏松和骨骼脆弱。 5、It was too chilly for swimming . 这时候游泳太冷了。

swim是动词,只能做谓语 swimming可看成动名词,即名词,可作主语、be swimming作谓语,swimming还能做伴随状语 例如 he"s thinking of something,swimming in the pool. swimming还能做后置定语,修饰前面的名词 如bread is eaten by a fish swimming in the pool. 基本上所有的都可以这样用 选我哦 我说的绝对没错

swim[英][swu026am] [美][swu026am] 生词本 简明释义 vt.& vi.游泳 vi.眩晕 vt.浸；泡；洒满；充溢着 第三人称单数：swims过去式：swam过去分词：swum现在分词：swimming 易混淆的单词：SWIM 以下结果由 金山词霸 提供 柯林斯高阶英汉词典 百科释义 短语词组 同反义词 1.VERB游泳；游水When you swim,you move through water by making movements with your arms and legs. She learned to swim when she was really tiny... 她很小的时候就学会了游泳.

游泳

应填swimming

1、swim的读音：英[swu026am]，美[swu026am]。 2、swim的释义： （1）v.游水；游泳；游泳（作为娱乐）；游；游动； （2）n.游泳； 3、例句： （1）go for a swim 去游泳； （2）swim with the tide v. 随波逐流； （3）swim bladder n. 鱼鳔，浮囊； （4）swim suit 游泳装。 4、第三人称单数：swims ；现在分词：swimming ；过去式：swam ；过去分词：swum。

游泳

swim游泳

游泳

swim是动词原形，而swimming是动词swim的—ing形式。我们知道，动词原形在句子中可以用作谓语；而动词的-ing形式在句子中不可以作谓语，动词的这种形式称为动词的非谓语形式。在句子中可以做主语，宾语，表语或状语等。如：ioftenswimintheriver.swimmingisveryinteresting.shelikesswimmingverymuch.hishobbyisswimming

swim和swimming两者作为[名词]是的分别是swimming:[不可数名词]游泳（运动）Swimmingisgreatexercise.游泳是项很好的锻炼swim:[可数名词]游泳Let"sgoforaswim.咱们游泳去吧。

swim单词发音英[swu026am]美[swu026am]swim，英文单词，名词、形容词、及物动词、不及物动词，作名词时意为“游泳；漂浮；眩晕”，作形容词时“游泳时穿戴的”，作及物动词时意为“游过；使浮起”，作不及物动词时意为“游泳；漂浮；浸；眩晕”。短语搭配：swim fins 脚蹼 ; 潜水用的脚蹼swim around 四处有动 ; 游来游去 ; 四处游动Sea Swim 汐诗威modify swim 效果同上 ; 游泳速度swim meet 游泳运动会effort swim 奋力游泳broken swim 分段游 ; 分段游泳 ; 详细翻译SWIM DOWN 向下潜游 ; 沉淀来萃取swim glasses 游泳眼镜双语例句：Can you go to swim with me?你能和我一起去游泳吗？What do you like to do besides swim?除了游泳，你还喜欢干什么？I swim with her.我和她一起游泳。

动词 "swim" 的 -ing 形式是 "swimming"

swim为谓语动词，只能作句子谓语。swimming为非谓语动词，属于非谓语动词中的动名词，具有名词的特性，可以作句子主语、宾语、定语以及表语等。 扩展资料 　　swim 　　1、He can also swim. 他也会游泳。 　　2、He can swim. 他会游泳。 　　3、We could all row a boat and swim almost before we could walk. 我们所有人几乎在还不会走之前就已经会划船和游泳了。 　　4、All of the passengers started the day with a swim. 所有的.乘客那天一开始就先游了个泳。 　　5、When the boat sank, they had to swim for it. 小船下沉的时候，他们不得不游水逃生。 　　swimming 　　1、Do you like to go swimming? 你喜欢去游泳吗？ 　　2、Re-apply sunscreen every two hours, especially if you have been swimming. 每两个小时重新涂一次防晒油，尤其是在游泳的时候。 　　3、I went round to Jonathan"s to see if he wanted to go swimming. 我去乔纳森那里看看他是否想去游泳。 　　4、Swimming is helpful for bones that are porous and weak. 游泳有助于改善骨质疏松和骨骼脆弱。 　　5、It was too chilly for swimming . 这时候游泳太冷了。

答：swim为英文单词，名词、形容词、及物动词、不及物动词，作名词时意为“游泳；漂浮；眩晕”，作形容词时“游泳时穿戴的”，作及物动词时意为“游过；使浮起”，作不及物动词时意为“游泳；漂浮；浸；眩晕”。

swim是动词，而swimming则是名词，表示游泳这项运动。e.g.Iusuallyswimafewlapsaswarm-upduringpractices.---我一般都会在训练中先游几圈作为热身。Myhobbiesarepaintingandswimming.---我的兴趣是画画和游泳。注：swim的现在进行时同样是swimming，不要把它和作为名词的swimming搞混了。e.g.Heisswimmingrightnow.---她现在在游泳。

swim 现在分词 swimming

游泳的意思

let"s swim togetherlet"s go swimming togetherSwim等于Go swimming

　　swim 英[swu026am] 美[swu026am]　　v. 游泳; 游动; 旋转; 眩晕;　　n. 游泳;　　[例句]She swam the 400 metres medley ten seconds slower than she did in 1980.　　她400米混合泳的成绩比其1980年慢了10秒。　　[其他] 第三人称单数：swims 现在分词：swimming 过去式：swam过去分词：swum

swimming要双写m+ing

1、swim游泳，读音：美/sw_m/；英/sw_m/。2、释义：vi.游泳；漂浮；浸；眩晕。vt.游过；使浮起。n.游泳；漂浮；眩晕。adj.游泳时穿戴的。3、例句：ThisswimcompetitionwillbeheldinTokyo.这次的游泳比赛会在东京举办。

swim 英[swu026am] 美[swu026am] v. 游泳; 游动; 旋转; 眩晕; n. 游泳; [例句]She swam the 400 metres medley ten seconds slower than she did in 1980.她400米混合泳的成绩比其1980年慢了10秒。[其他] 第三人称单数：swims 现在分词：swimming 过去式：swam过去分词：swum

swim 英[swu026am] 美[swu026am] v. 游泳; 游动; 旋转; 眩晕; n. 游泳; [例句]She swam the 400 metres medley ten seconds slower than she did in 1980.她400米混合泳的成绩比其1980年慢了10秒。[其他] 第三人称单数：swims 现在分词：swimming 过去式：swam过去分词：swum

1. 游,游泳 A horse can swim. 马会游泳。 2. 浮,漂浮;滑行 3. 浸,泡[(+in/with)] 4. 充溢,充满[(+with)] Her eyes were swimming with tears. 她泪水盈眶。 5. 旋转,摇晃;眼花,晕眩 I was tired out, and my head was swimming. 我累坏了,头发晕。 vt. 1. 游过;与...赛游泳 She tried to swim the English Channel. 她试图横渡英吉利海峡。 2. 使(马等)游水 3. 使浮起 n. 1. 游泳[S] Shall we go for a swim? 我们去游泳好吗? 2. 晕眩,眼花[S] 3. 潮流,趋势[the S]满意请采纳

不是。孟子义吉林省长春市人，直系亲属中没有外国人，出生于1995年12月5日，中国内地女演员，代表作新《射雕英雄传》。

训练完一个模型后，为了以后重复使用，通常我们需要对模型的结果进行保存。如果用Tensorflow去实现神经网络，所要保存的就是神经网络中的各项权重值。建议可以使用Saver类保存和加载模型的结果。1、使用tf.train.Saver.save()方法保存模型sess: 用于保存变量操作的会话。save_path: String类型，用于指定训练结果的保存路径。global_step: 如果提供的话，这个数字会添加到save_path后面，用于构建checkpoint文件。这个参数有助于我们区分不同训练阶段的结果。2、使用tf.train.Saver.restore方法价值模型sess: 用于加载变量操作的会话。save_path: 同保存模型是用到的的save_path参数。下面通过一个代码演示这两个函数的使用方法假设保存变量的时候是checkpoint_filepath="models/train.ckpt"saver.save(session,checkpoint_filepath)则从文件读变量取值继续训练是saver.restore(session,checkpoint_filepath)

第二期。孟子义出生于吉林省长春市，毕业于北京电影学院，中国内地女演员，在《五十公里桃花坞2》第二期中和王鹤棣唱的《野狼》。《五十公里桃花坞2》是一档生活类社交观察真人秀。

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英美的网站上肯定有的，不用翻译，只要认真找找。

exercises

梯度、全连接层、GPU加速、VisdomAshen_0nee 于2022-08-02 14:05:19pytorch机器学习深度学习文章目录前言一、常见函数的梯度二、激活函数及其梯度1、Sigmoid2、Tanh3、ReLU三、Loss 函数及其梯度1、Mean Squared Error（MSE）2、Softmax四、感知机的梯度1、单一输出感知机2、多输出感知机五、链式法则六、Multi-Layer Perceptron反向传播七、2D 函数优化实例八、交叉熵九、全连接层十、GPU 加速十一、MNIST 测试十二、Visdom 可视化前言本文为8月2日Pytorch笔记，分为十二个章节：常见函数的梯度：激活函数及其梯度：Sigmoid、Tanh、ReLU；Loss 函数及其梯度：MSE、Softmax；感知机的梯度：单一输出感知机、多输出感知机；链式法则；Multi-Layer Perceptron反向传播；2D 函数优化实例；交叉熵；全连接层；GPU 加速；MNIST 测试；Visdom 可视化。一、常见函数的梯度Function Derivativex sqrt x x u200b 1 2 x u2212 1 2 frac{1}{2}x^{-frac{1}{2}} 21u200bxu221221u200be x e^x ex e x e^x exa x a^x ax l n ( a ) a x ln(a)a^x ln(a)axl n ( x ) ln(x) ln(x) 1 x frac{1}{x} x1u200bl o g a ( x ) log_a(x) logau200b(x) 1 x l n ( a ) frac{1}{xln(a)} xln(a)1u200b二、激活函数及其梯度1、Sigmoidf ( x ) = σ ( x ) = 1 1 + e u2212 x f(x) = sigma (x) = frac{1}{1 + e^{-x}} f(x)=σ(x)=1+eu2212x1u200bσ ′ = σ ( 1 u2212 σ ) sigma" = sigma (1 - sigma) σ′=σ(1u2212σ)a = torch.linspace(-100, 100, 10)a>>> tensor([-100.0000, -77.7778, -55.5556, -33.3333, -11.1111, 11.1111, 33.3333, 55.5556, 77.7778, 100.0000])torch.sigmoid(a)>>> tensor([0.0000e+00, 1.6655e-34, 7.4564e-25, 3.3382e-15, 1.4945e-05, 9.9999e-01, 1.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00, 1.0000e+00])2、Tanhf ( x ) = t a n h ( x ) = e x u2212 e u2212 x e x + e u2212 x = 2 s i g m o i d ( 2 x ) u2212 1 f(x) = tanh(x) = frac{e^x - e^{-x}}{e^x + e^{-x}} = 2sigmoid(2x) - 1 f(x)=tanh(x)=ex+eu2212xexu2212eu2212xu200b=2sigmoid(2x)u22121d d x t a n h ( x ) = 1 u2212 t a n h 2 ( x ) frac{d}{dx}tanh(x) = 1 - tanh^2(x) dxdu200btanh(x)=1u2212tanh2(x)a = torch.linspace(-1, 1, 10)a>>> tensor([-1.0000, -0.7778, -0.5556, -0.3333, -0.1111, 0.1111, 0.3333, 0.5556, 0.7778, 1.0000])torch.tanh(a)>>> tensor([-0.7616, -0.6514, -0.5047, -0.3215, -0.1107, 0.1107, 0.3215, 0.5047, 0.6514, 0.7616])3、ReLUf ( x ) = { 0 f o r x < 0 x f o r x ≥ 0 f(x) = egin{cases} 0quad for x < 0 \ xquad for x ge 0 end{cases} f(x)={0forx<0xforx≥0u200bf ′ ( x ) = { 0 f o r x < 0 1 f o r x ≥ 0 f"(x) = egin{cases} 0quad for x < 0 \ 1quad for x ge 0 end{cases} f′(x)={0for x<01for x≥0u200ba = torch.linspace(-1, 1, 10)a>>> tensor([-1.0000, -0.7778, -0.5556, -0.3333, -0.1111, 0.1111, 0.3333, 0.5556, 0.7778, 1.0000])torch.relu(a)>>> tensor([0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.1111, 0.3333, 0.5556, 0.7778, 1.0000])三、Loss 函数及其梯度1、Mean Squared Error（MSE）l o s s = ∑ [ y u2212 ( w x + b ) ] 2 = ∑ [ y u2212 ( f θ ( x ) ) ] 2 L 2 u2212 n o r m = ∣ ∣ y u2212 ( w x + b ) ∣ ∣ 2 loss = sum [y - (wx+b)]^2 = sum [y - (f_ heta (x))]^2\ L2 - norm = ||y - (wx+b)||_2 loss=∑[yu2212(wx+b)]2=∑[yu2212(fθu200b(x))]2L2u2212norm=∣∣yu2212(wx+b)∣∣2u200b▽ l o s s ▽ θ = 2 ∑ [ y u2212 f θ ( x ) ] u2217 ▽ f θ ( x ) ▽ θ frac{igtriangledown loss}{igtriangledown heta} = 2sum [y - f_ heta (x)] * frac{igtriangledown f_ heta(x)}{igtriangledown heta} ▽θ▽lossu200b=2∑[yu2212fθu200b(x)]u2217▽θ▽fθu200b(x)u200bautograd.grad:x = torch.ones(1)x>>> tensor([1.])w = torch.full([1], 2)w>>> tensor([2.])mse = F.mse_loss(torch.ones(1), x*w)mse>>> tensor(1.)w = torch.full([1], 2.)w.requires_grad_()>>> tensor([2.], requires_grad=True)mse = F.mse_loss(torch.ones(1), x*w)torch.autograd.grad(mse, [w])>>> (tensor([2.]),)2、Softmaxp i = e a i ∑ k = 1 N e a k p_i = frac{e^{a_i}}{ extstyle sum_{k=1}^{N} e^{a_k}} piu200b=∑k=1Nu200beaku200beaiu200bu200bu2202 p i u2202 a j = { p ) i ( 1 u2212 p ) i ) i f i = j u2212 p j u22c5 p i i f i ≠ j frac{partial p_i}{partial a_j} = egin{cases} p)i(1-p)i)quad ifquad i=j \ -p_jcdot p_iquad if quad i e j end{cases} u2202aju200bu2202piu200bu200b={p)i(1u2212p)i)ifi=ju2212pju200bu22c5piu200bifiue020=ju200ba = torch.rand(3)a>>> tensor([0.6954, 0.7334, 0.5293])a.requires_grad_()>>> tensor([0.6954, 0.7334, 0.5293], requires_grad=True)p = F.softmax(a, dim=0)p>>> tensor([0.3465, 0.3600, 0.2935], grad_fn=<SoftmaxBackward0>)torch.autograd.grad(p[1], [a], retain_graph=True)>>> (tensor([-0.1247, 0.2304, -0.1057]),)torch.autograd.grad(p[2], [a], retain_graph=True)>>> (tensor([-0.1017, -0.1057, 0.2074]),)四、感知机的梯度1、单一输出感知机x = torch.rand(1, 10)w = torch.rand(1, 10, requires_grad=True)o = torch.sigmoid(x @ w.t())o.shape>>> torch.Size([1, 1])loss = F.mse_loss(torch.ones(1, 1), o)loss.shape>>> torch.Size([])loss.backward()w.grad>>> tensor([[-0.0040, -0.0001, -0.0239, -0.0109, -0.0004, -0.0213, -0.0250, -0.0292, -0.0187, -0.0247]])2、多输出感知机x = torch.rand(1, 10)w = torch.rand(2, 10, requires_grad=True)o = torch.sigmoid(x @ w.t())o.shape>>> torch.Size([1, 2])loss = F.mse_loss(torch.ones(1, 2), o)loss>>> tensor(0.0048, grad_fn=<MseLossBackward0>)loss.backward()w.grad>>> tensor([[-0.0048, -0.0026, -0.0059, -0.0019, -0.0029, -0.0014, -0.0031, -0.0004, -0.0028, -0.0035], [-0.0024, -0.0013, -0.0029, -0.0010, -0.0015, -0.0007, -0.0016, -0.0002, -0.0014, -0.0017]])五、链式法则Function Derivativex n x^n xn n x n u2212 1 nx^{n-1} nxnu22121f g fg fg f g ′ + f ′ g fg" + f"g fg′+f′gf / g f/g f/g f ′ g u2212 g ′ f g 2 frac{f"g - g"f}{g^2} g2f′gu2212g′fu200bf ( g ( x ) ) f(g(x)) f(g(x)) f ′ ( g ( x ) ) g ′ ( x ) f"(g(x))g"(x) f′(g(x))g′(x)d y d x = d y d u d u d x frac{dy}{dx} = frac{dy}{du}frac{du}{dx} dxdyu200b=dudyu200bdxduu200bx = torch.tensor(1.)w1 = torch.tensor(2., requires_grad=True)b1 = torch.tensor(1.)w2 = torch.tensor(2., requires_grad=True)b2 = torch.tensor(1.)y1 = x*w1 + b1y2 = y1*w2 + b2dy2_dy1 = torch.autograd.grad(y2, [y1], retain_graph=True)[0]dy1_dw1 = torch.autograd.grad(y1, [w1], retain_graph=True)[0]dy2_dw1 = torch.autograd.grad(y2, [w1], retain_graph=True)[0]dy2_dy1 * dy1_dw1>>> tensor(2.)dy2_dw1>>> tensor(2.)六、Multi-Layer Perceptron反向传播For an output layer node k ∈ K : k in K: k∈K:u2202 E u2202 W j k = O j O k ( 1 u2212 O k ) ( O k u2212 t k ) frac{partial E}{partial W_{jk}} = O_jO_k(1-O_k)(O_k - t_k) u2202Wjku200bu2202Eu200b=Oju200bOku200b(1u2212Oku200b)(Oku200bu2212tku200b)For a hidden layer node j ∈ J : j in J: j∈J:u2202 E u2202 W i j = O i O j ( 1 u2212 O j ) ∑ k ∈ K O k ( 1 u2212 O k ) ( O k u2212 t k ) W j k frac{partial E}{partial W_{ij}} = O_iO_j(1 - O_j)sum_{k in K} O_k(1 - O_k)(O_k - t_k) W_{jk} u2202Wiju200bu2202Eu200b=Oiu200bOju200b(1u2212Oju200b)k∈K∑u200bOku200b(1u2212Oku200b)(Oku200bu2212tku200b)Wjku200b七、2D 函数优化实例Himmelblau function:f ( x , y ) = ( x 2 + y u2212 11 ) 2 + ( x + y 2 u2212 7 ) 2 f(x, y) = (x^2 + y -11)^2 + (x + y^2 - 7)^2 f(x,y)=(x2+yu221211)2+(x+y2u22127)2import torchimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddef himmelblau(x): return (x[0] ** 2 + x[1] - 11) ** 2 + (x[0] + x[1] ** 2 - 7) ** 2x = np.arange(-6, 6, 0.1)y = np.arange(-6, 6, 0.1)print("x, y range: ", x.shape, y.shape)X, Y = np.meshgrid(x, y)print("X, Y maps: ", X.shape, Y.shape)Z = himmelblau([X, Y])fig = plt.figure("himmelblau")ax = fig.gca(projection="3d")ax.plot_surface(X, Y, Z)ax.view_init(60, -30)ax.set_xlabel("x")ax.set_ylabel("y")plt.show()# [1., 0.], [-4, 0.], [4, 0.]x = torch.tensor([-4., 0.], requires_grad=True)optimizer = torch.optim.Adam([x], lr=1e-3)for step in range(20000): pred = himmelblau(x) optimizer.zero_grad() pred.backward() optimizer.step() if step % 2000 == 0: print("step {}: x = {}, f(x) = {}" .format(step, x.tolist(), pred.item()))>>> x, y range: (120,) (120,) X, Y maps: (120, 120) (120, 120) step 0: x = [-3.999000072479248, -0.0009999999310821295], f(x) = 146.0 step 2000: x = [-3.526559829711914, -2.5002429485321045], f(x) = 19.4503231048584 step 4000: x = [-3.777446746826172, -3.2777843475341797], f(x) = 0.0012130826944485307 step 6000: x = [-3.7793045043945312, -3.283174753189087], f(x) = 5.636138666886836e-09 step 8000: x = [-3.779308319091797, -3.28318190574646], f(x) = 7.248672773130238e-10 step 10000: x = [-3.7793095111846924, -3.28318452835083], f(x) = 8.822098607197404e-11 step 12000: x = [-3.7793102264404297, -3.2831854820251465], f(x) = 8.185452315956354e-12 step 14000: x = [-3.7793102264404297, -3.2831859588623047], f(x) = 0.0 step 16000: x = [-3.7793102264404297, -3.2831859588623047], f(x) = 0.0 step 18000: x = [-3.7793102264404297, -3.2831859588623047], f(x) = 0.0八、交叉熵H ( p , q ) = ∑ p ( x ) l o g q ( x ) = H ( p ) + D K L ( p ∣ q ) H(p, q) = sum p(x)log q(x) = H(p) + D_{KL}(p|q) H(p,q)=∑p(x)log q(x)=H(p)+DKLu200b(p∣q)x = torch.randn(1, 784)w = torch.rand(10, 784)logits = x @ w.t()logits.shape>>> torch.Size([1, 10])pred = F.softmax(logits, dim=1)pred_log = torch.log(pred)F.cross_entropy(logits, torch.tensor([3]))>>> tensor(21.5533)F.nll_loss(pred_log, torch.tensor([3]))>>> tensor(21.5533)九、全连接层Network Architecture：# Network Architecturew1, b1 = torch.rand(200, 784, requires_grad=True), torch.zeros(200, requires_grad=True)w2, b2 = torch.rand(200, 200, requires_grad=True), torch.zeros(200, requires_grad=True)w3, b3 = torch.rand(10, 200, requires_grad=True), torch.zeros(10, requires_grad=True)# Trainoptimizer = optim.SGD([w1, b1, w2, b2, w3, b3], lr=learning_rate)criteon = nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data = data.view(-1, 28*28) logits = forward(data) loss = criteon(logits, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()nn.Linear:x = torch.rand(1, 784)x.shape>>> torch.Size([1, 784])layer1 = nn.Linear(784, 200)layer2 = nn.Linear(200, 200)layer3 = nn.Linear(200, 10)x = layer1(x)x.shape>>> torch.Size([1, 200])x = layer2(x)>>> x.shapetorch.Size([1, 200])x = layer3(x)x.shape>>> torch.Size([1, 10])x = F.relu(x, inplace=True)x.shape>>> torch.Size([1, 10])Implement forward():Step 1:class MLP(nn.Module): def __init__(self): super(MLP, self).__init__() self.model = nn.Sequential( nn.Linear(784, 200), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(200, 200), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(200, 10), nn.ReLU(inplace=True) )Step 2: def forward(self, x): x = self.model(x) return xTrain:net = MLP()optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)criteon = nn.CrossEntropyLoss()for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data = data.view(-1, 28*28) logits = net(data) loss = criteon(logits, target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()十、GPU 加速device = torch.device("cuda:0")net = MLP().to(device)optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate)criteon = nn.CrossEntropyLoss().to(device)for epoch in range(epochs): for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data = data.view(-1, 28*28) data, target = data.to(device), target.to(device)十一、MNIST 测试 test_loss = 0 correct = 0 for data, target in test_loader: data = data.view(-1, 28*28) data, target = data.to(device), target.cuda() logits = net(data) test_loss += criteon(logits, target).item() pred = logits.data.max(1)[1] correct += pred.eq(target.data).sum() test_loss /= len(test_loader.dataset) print(" Test set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%) ".format( test_loss, correct, len(test_loader.dataset), 100. * correct / len(test_loader.dataset)))十二、Visdom 可视化viz.line([[test_loss, correct / len(test_loader.dataset)]], [global_step], win="test", update="append")viz.images(data.view(-1, 1, 28, 28), win="x")viz.text(str(pred.detach().cpu().numpy()), win="pred", opts=dict(title="pred"))

1部。根据查询搜视官网显示，截止至2023年7月24日，孟子义与刘宇宁仅合作一部电视剧，为《说英雄谁是英雄》。《说英雄谁是英雄》是由李木戈执导，曾舜晞、杨超越、刘宇宁领衔主演，陈楚河、孟子义、孙祖君、曾一萱、罗嘉良、邵峰等联合主演的古装武侠剧。

基本使用使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 （graph） 来表示计算任务。在被称之为 会话 （Session） 的上下文 （context） 中执行图。使用 tensor 表示数据。通过 变量 （Variable） 维护状态。使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作（arbitrary operation） 赋值或者从其中获取数据。综述TensorFlow 是一个编程系统， 使用图来表示计算任务。 图中的节点被称之为 op（operation 的缩写）。 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算，产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Tensor 是一个类型化的多维数组。例如， 你可以将一小组图像集表示为一个四维浮点数数组，这四个维度分别是 [batch, height, width, channels].一个 TensorFlow 图描述了计算的过程。 为了进行计算， 图必须在 会话 里被启动。会话 将图的 op 分发到诸如 CPU 或 GPU 之类的 设备 上， 同时提供执行 op 的方法。这些方法执行后， 将产生的 tensor 返回。 在 Python 语言中， 返回的 tensor 是numpy ndarray 对象； 在 C 和 C++ 语言中， 返回的 tensor 是tensorflow::Tensor 实例。计算图TensorFlow 程序通常被组织成一个构建阶段和一个执行阶段。 在构建阶段， op 的执行步骤被描述成一个图。 在执行阶段， 使用会话执行执行图中的 op.例如， 通常在构建阶段创建一个图来表示和训练神经网络， 然后在执行阶段反复执行图中的训练 op.TensorFlow 支持 C, C++, Python 编程语言。 目前， TensorFlow 的 Python 库更加易用，它提供了大量的辅助函数来简化构建图的工作， 这些函数尚未被 C 和 C++ 库支持。三种语言的会话库 （session libraries） 是一致的。构建图构建图的第一步， 是创建源 op （source op）。 源 op 不需要任何输入， 例如 常量 （Constant）。 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算。Python 库中， op 构造器的返回值代表被构造出的 op 的输出， 这些返回值可以传递给其它op 构造器作为输入。TensorFlow Python 库有一个默认图 （default graph）， op 构造器可以为其增加节点。 这个默认图对许多程序来说已经足够用了。 阅读 Graph 类 文档

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姓名：弗兰克-兰帕德（Frank Lampard） 国籍：英国 生日：1978-6-20 身高：1米83 体重：76公斤 位置：中前卫 现效力球队：切尔西 英格兰队出场记录：38场(30次首发)；进球10个 (以上数据更新截至05-12-8) 兰帕德是切尔西的旗帜，本赛季，他打破了曼城门将詹姆斯保持的英超连续出场纪录(原纪录159场)，并继续扩大着这一纪录，在英格兰代表队，他也曾有出色表现，在04年欧锦赛上，他为英格兰攻入4球，是队内的并列头号射手。不过在本赛季，兰帕德在英格兰的表现有所下滑，他和杰拉德能否共存的问题成为了焦点，在明年的德国世界杯上，如何解决好“二德”的问题，将是埃里克森能否取得好成绩的前提。 　　职业生涯数据球员个人信息表 中文名(翻译) 英文名 生日 弗兰克.兰帕德 Frank Lampard 1978-06-20 职业生涯统计表 赛季 俱乐部 出场 进球 1995/96 斯旺西城 9 1 1995/96 西汉姆联 2 0 1996/97 西汉姆联 13 0 1997/98 西汉姆联 31 4 1998/99 西汉姆联 38 5 1999/00 西汉姆联 34 7 2000/01 西汉姆联 30 7 2001/02 切尔西 37 5 2002/03 切尔西 38 6 2003/04 切尔西 38 10 2004/05 切尔西 38 13 国家队出场纪录 比赛日期 对阵情况 出场时间 进球 2003-08-20 英格兰 3-1 克罗地亚 79 * 1 2003-09-06 马其顿 1-2 英格兰 46 - 2003-09-10 英格兰 2-0 列支敦士登 90 - 2003-10-11 土耳其 0-0 英格兰 16 * - 2003-11-16 英格兰 2-3 丹麦 90 - 2004-02-18 葡萄牙 1-1 英格兰 46 - 2004-06-01 英格兰 1-1 日本 81 - 2004-06-05 英格兰 6-1 冰岛 46 1 2004-06-13 法国 2-1 英格兰 90 - 2004-06-17 英格兰 3-0 瑞士 90 - 2004-06-21 英格兰 4-2 克罗地亚 84 1 2004-06-24 葡萄牙 2-2 英格兰 90 - 2004-08-18 英格兰 3-0 乌克兰 74 - 2004-09-04 奥地利 2-2 英格兰 90 - 2004-09-08 波兰 1-2 英格兰 90 - 2004-10-09 英格兰 2-0 威尔士 90 1 2004-10-13 阿塞拜疆 0-1 英格兰 90 - 2004-11-17 西班牙 1-0 英格兰 60 - 2005-02-09 英格兰 0-0 荷兰 46 - 2005-03-26 英格兰 4-0 北爱尔兰 90 1 2005-03-30 英格兰 2-0 阿塞拜疆 90 - 2005-08-17 丹麦 4-1 英格兰 64 - 2005-09-03 威尔士 0-1 英格兰 90 - 2005-09-07 北爱尔兰 1-0 英格兰 80 - 2005-10-08 英格兰 1-0 奥地利 90 1 2005-10-12 英格兰 2-1 波兰 90 1 2005-11-12 英格兰 3-2 阿根廷 90 - 总计 27场 2072 7 注: 03年8月前未列入，出场时间单位为分钟，* 表示替补出场

1.supper 英[u02c8su028cpu0259(r)] 美[u02c8su028cpu025a] n. 晚饭，晚餐; 夜点心; 晚餐会; [例句]Some guests like to dress for supper.一些客人喜欢穿礼服去赴晚宴。Y See Usage Note at meal.见meal的用法说明[其他] 复数：suppers 2.dinner 英[u02c8du026anu0259(r)] 美[u02c8du026anu025a] n. 晚餐; 宴会; 正餐，主餐; [例句]She invited us to her house for dinner她请我们去她家吃晚餐。[其他] 复数：dinners