我有一个因子列.我想为每个因素分成一列,然后按每个id显示的因子计数填补空白.假设我们有:
car <- c("a","b","b","b","c","c","a","b","b","b","c","c")
type <- c("good", "regular", "bad","good", "regular", "bad","good", "regular", "bad","good", "regular", "bad")
car_type <- data.frame(car,type)
得到:
car type
1 a good
2 b regular
3 b bad
4 b good
5 c regular
6 c bad
7 a good
8 b regular
9 b bad
10 b good
11 c regular
12 c bad
我要这个:
> results
car good regular bad
1 a 2 0 0
2 b 2 2 2
3 c 0 2 2
我尝试使用dplyr,但我并没有真正使用它,所以它不起作用. …
我需要创建维度5(5x5)的所有可能矩阵,其中所有元素都是从0到100的整数,其总和为100.
我不知道该怎么做,或者如何开始......有什么建议吗？
尽管我在R中编程,但我正在寻找如何做到这一点的想法.Pseucode很好.
我的第一种方法是将100个元素的所有排列25次(矩阵中的每个元素一个),然后只取100和100的排列.但这是100 ^ 25个排列...没有办法在此通过这个做法.
我会感谢任何想法和/或帮助!
我想计算网络中两个张量之间的梯度。输入X张量（批大小xm）通过一组卷积层发送，这些卷积层使我返回并输出Y张量（批大小xn）。
我正在创建一个新的损失，我想知道Y wrt X的梯度。在tensorflow中类似：
tf.gradients（ys = Y，xs = X）
不幸的是，我一直在使用torch.autograd.grad（）进行测试，但是我不知道该怎么做。我收到如下错误：“ RunTimeerror：grad只能为标量输出隐式创建”。
如果我想知道Y wrt X的梯度，torch.autograd.grad（）中的输入应该是什么？