光与影的个人博客

pytorch模型定义的几种方式

主要包括 标准继承模式 和 使用常用容器 两种方式

1. 继承nn.Module实现模型

通过继承nn模块的Module基类，并实现初始化init()以及forward()方法，实现模型定义

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import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    # 模型的初始化方法
    def __init__(self):
        # 首先调用父类构造方法
        super(Model, self).__init__()
        # 定义各层模型，层与层之间的权重
        self.hidden = nn.Linear(128, 16) # 隐藏层
        self.activate = nn.ReLU()
        self.output = nn.Linear(16, 10)  # 输出层
    # 模型的计算方法  
    def forward(self, x):
        x = self.activate(self.hidden(x))
        return self.output(x)

1 什么是快速幂

在求幂次操作时，一般采用逐个相乘的方式，求多少阶幂次，就需要进行多少次乘法，乘法的时间复杂度为O(N)，通过引入”备忘录“和二分思想，将乘法次数从 $N$ 降低到 $log_2N$

主要思想：

1. 求 N幂次问题 转化为 求两个 N/2幂次的乘积
2. 两个相同的 N/2幂次子问题，只需要求解一次
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什么是并查集

并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。

并查集的思想是用一个数组表示了整片森林（parent），树的根节点唯一标识了一个集合，我们只要找到了某个元素的的树根，就能确定它在哪个集合里。

百度百科

并查集包括两种操作：

1. find(x) 查询元素所属的集合
2. union(x, y) 合并两个不相关的集合

我理解的并查集，就是对于一系列元素，不同元素组成不同的集合（使用树的形式描述集合），多个集合共同构成并查集（森林），提供集合与集合的合并（两棵的合并）和 查找元素所属的集合（在哪棵树）

为什么要搭建这个博客

1. 项目不会做，不知道干啥，就来搞点没用的
2. 想把笔记放在网站上，起到保存和督促的作用

当前博客的计划

1. 每周末把这周的笔记整理发布到网站上
2. 其他感想之类的废话，还有待思考

总结：闲的没事干，整点歪门邪道