you can create an input group by adding_ class
时间: 2023-11-22 20:55:21 浏览: 132
Yes, that is correct! In HTML, you can create an input group by adding the "form-control" class to the input element and wrapping it with a div element with the "input-group" class. For example:
```
<div class="input-group">
<input type="text" class="form-control" placeholder="Enter text">
<div class="input-group-append">
<button class="btn btn-primary" type="button">Go</button>
</div>
</div>
```
This will create an input group with a text input and a button appended to it.
相关问题
you can create an input group by adding class
Sure, to create an input group using class in HTML, you can use the following code:
```
<div class="input-group">
<input type="text" class="form-control" placeholder="Enter text">
<div class="input-group-append">
<button class="btn btn-primary" type="button">Submit</button>
</div>
</div>
```
This will create an input group with a text input field and a submit button. The `input-group` class is used to create the group container, and the `input-group-append` class is used to append the button to the input group. The `form-control` class is used to style the text input field.
You can update the image by directly adding the gradients (because they're the same shape!)什么意思
这句话的意思是,可以通过直接将计算出的梯度加到输入图像上来更新输入图像,因为它们具有相同的形状。在深度学习中,通常使用梯度下降或梯度上升算法来更新模型参数或输入,以使损失函数最小化或最大化。在使用梯度更新模型参数或输入时,算法通常要求梯度张量和参数或输入张量具有相同的形状。
在 TensorFlow 中,可以通过更新变量(例如输入图像)来更新模型或输入。具体来说,在使用梯度上升或梯度下降算法更新输入图像时,我们可以使用 `assign_add()` 函数将计算出的梯度张量加到输入图像变量上。例如:
```
import tensorflow as tf
# 计算梯度
grads = tape.gradient(loss, img)
# 使用梯度上升更新输入图像
img.assign_add(lr * grads)
```
在上面的代码中,我们使用 `tape.gradient()` 计算损失函数相对于输入图像的梯度,并使用 `assign_add()` 函数将计算出的梯度张量加到输入图像变量 `img` 上。最终,我们使用梯度上升算法更新输入图像以最大化损失函数。由于梯度张量和输入图像变量具有相同的形状,因此可以直接将它们相加。