px.colors.sequential 后续的所有参数
时间: 2023-12-10 13:02:36 浏览: 38
`px.colors.sequential` 是一个 Plotly Express 中用于生成连续性颜色序列的函数。它可以根据所需的颜色数量和不同的颜色映射来生成颜色序列。以下是 `px.colors.sequential` 函数的后续参数:
- `Blugrn` - 蓝绿色系,从深蓝色到浅绿色
- `Bluyl` - 蓝黄色系,从深蓝色到浅黄色
- `Gnbu` - 绿蓝色系,从深绿色到浅蓝色
- `Oranges` - 橙色系,从深橙色到浅橙色
- `Peach` - 桃红色系,从深桃红色到浅黄色
- `Pinkyl` - 粉红色系,从深粉红色到浅紫色
- `Purp` - 紫色系,从深紫色到浅粉色
- `Redor` - 红橙色系,从深红色到浅橙色
- `Ylgn` - 黄绿色系,从深黄色到浅绿色
- `Ylorbr` - 黄棕色系,从深黄色到浅棕色
- `YlOrRd` - 黄橙红色系,从深红色到浅黄色
这些参数可以用于生成不同的颜色序列,例如:
```python
import plotly.express as px
colors = px.colors.sequential.Purp
```
这将生成一个从深紫色到浅粉色的颜色序列。您可以在 Plotly 的官方文档中查看完整的 `px.colors.sequential` 参数列表。
相关问题
nn.Sequential.parameters中包含所有参数吗
不是的,nn.Sequential.parameters() 方法返回的是一个迭代器,包含该 Sequential 模型中所有需要求导的参数。也就是说,它只包含那些需要更新的参数。
下面是一个例子来说明这个问题:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
def forward(self, x):
x = self.fc1(x)
x = self.fc2(x)
return x
model = MyModel()
parameters = model.parameters()
print(list(parameters))
```
输出结果为:
```
[Parameter containing:
tensor([[ 0.1367, -0.1520, -0.0944, 0.2329, 0.2024, -0.2928, 0.0491, -0.2570,
-0.1979, -0.2368],
[ 0.2011, -0.1153, -0.2079, -0.0974, -0.0035, -0.0678, 0.0027, -0.1837,
-0.0707, -0.2789],
[ 0.0334, 0.1613, -0.1554, -0.0992, 0.1989, -0.0741, -0.2149, 0.2528,
0.1382, -0.1898],
[-0.2043, 0.2305, -0.0033, 0.0022, -0.0575, 0.0173, -0.0146, 0.0319,
0.0908, -0.1867],
[ 0.0196, 0.0233, -0.1228, 0.2973, -0.1712, -0.1972, -0.2779, 0.2422,
-0.2791, -0.1155]], requires_grad=True), Parameter containing:
tensor([-0.0811, -0.0356, -0.0876, -0.0708, 0.2083], requires_grad=True), Parameter containing:
tensor([[ 0.1267, -0.3424, -0.3776, 0.2399, 0.0728],
[-0.3187, -0.1893, -0.1025, 0.1142, 0.1251]], requires_grad=True), Parameter containing:
tensor([0.0316, 0.0554], requires_grad=True)]
```
可以看到,返回的是一个包含四个参数的列表,对应于两个线性层的权重和偏置。
nn.sequential参数
nn.Sequential是一个PyTorch模块,它允许用户按顺序将多个模块连接在一起,以构建神经网络。其参数如下:
参数:
- *args (nn.Module) – 一组nn.Modules,按顺序连接在一起形成神经网络。
示例:
下面是一个简单的例子,演示如何使用nn.Sequential构建一个简单的神经网络:
```
import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10),
nn.LogSoftmax(dim=1)
)
```
在上面的例子中,我们定义了一个包含两个线性层和两个激活函数的神经网络。第一个线性层的输入维度为784,输出维度为128,第二个线性层的输入维度为128,输出维度为10。我们使用ReLU激活函数对第一个线性层的输出进行非线性变换,使用LogSoftmax激活函数对第二个线性层的输出进行标准化处理。
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