小编the*_*der的帖子

我遇到了这个PyTorch 教程（在 neural_networks_tutorial.py 中），他们在其中构建了一个简单的神经网络并运行了推理。我想打印整个输入张量的内容以进行调试。当我尝试打印张量时，我得到的是这样的，而不是整个张量：

我看到了一个类似的 numpy链接，但不确定什么对 PyTorch 有用。我可以将它转换为 numpy 并可以查看它，但希望避免额外的开销。有没有办法打印整个张量？

我正在尝试构建一个朴素的贝叶斯分类器,如此链接中所述. 参考这条线

X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)

在Training the Classifier副标题下,我有一个类似的行,X_new_counts = count_vect.transform(input.plot_movie)在我的代码中应该使用iterable作为转换函数的输入.它 input是来自DataFrame的记录,属于类型pd.Series并包含以下条目,我将其input.plot_movie作为输入发送到转换函数:

但是,我收到以下错误: Iterable over raw text documents expected, string object received

我该如何解决这个错误？我也提到了这个答案,其中人说这s是一个可迭代的,因为它被分配了一个字符串.我也碰到这个环节,其中一个TypeError: 'String' object is not iterable遇到.我在这里错过了什么吗？这些联系似乎相互矛盾.

编辑: 我刚刚意识到这input.plot_movie是unicode类型,并决定将其转换为字符串.我再次遇到同样的错误.

我在google colab中运行以下代码片段:

%debug
# Create tensors of shape (10, 3) and (10, 2).
x = torch.randn(10, 3)
y = torch.randn(10, 2)

# Build a fully connected layer.
linear = nn.Linear(3, 2)
print ('w: ', linear.weight)
print ('b: ', linear.bias)

我希望调试一段代码(逐行逐步)以了解发生了什么.我想进入函数nn.Linear.

但是,当我单步执行时,它根本不会进入该功能.有没有办法逐行逐步通过nn.Linear？另外,我究竟如何在nn.Linear中设置断点？此外,我希望逐行逐步浏览片段.但是,如图所示,步骤命令也会自动逐步执行并执行print语句.

我希望在MATLAB中获得以下向量的线图:

x=[0 0.6923 0.4615 0.2308 0.0769 1.0000];

和

y=[0 1.0000 1.0000 1.0000 0.6667 1.0000];

我使用该命令 plot(x,y);获取MATLAB的默认线图.

但是,出于某种原因,情节显示如下:不正确的情节

值的散点图可以看作如下:散点图

在检查散点图时,可以看出这些点适合曲线,但可以通过线段(通常的MATLAB方式)而不是曲折线简单地连接到下一个邻居.

有没有办法解决图1？

而且,为什么MATLAB最终连接两个不连续的点？