摘要： import os import numpy as np import pandas as pd import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import Dataset, 阅读全文

摘要： 3.8 Pytorch优化器（） 优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数，以起到降低loss函数计算值，使得模型输出更加接近真实标签。 3.9.1 Pytorch提供的优化器 torch.optim.ASGD(params, lr=0.01, lambd=0.0001, alpha=0. 阅读全文

摘要： 3.5 损失函数 损失函数：也称模型的负反馈，是数据输入到模型当中，产生的结果与真实标签的评价指标，我们的模型可以按照损失函数的目标来做出改进。 3.5.1 二分类交叉熵损失函数 torch.nn.BCELoss(weight = None, size_average = None, reduce 阅读全文

摘要： 3.1 构建PyTorch项目的基本配置 调用常用的库： import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn # 常用的神经网络库 from torch.utils.data import Dataset,DataLoade 阅读全文

摘要： 2.1 张量 2.2.1 简介 几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广。比如我们可以将标量视为零阶张量，矢量可以视为一阶张量，矩阵就是二阶张量。 张量维度 代表含义 0维 标量（数字） 1维 向量 2维 矩阵 3维 时序数据、文本数据、单张彩色图片（RGB) 4维 图像 5维 视频 张量的核心是 阅读全文

摘要： 1.1 学习动机 2020-2022，Pytorch框架已经陪伴我两年，它是我研究生生活中必不可少的工具，在研究生最后的一年时光以及未来的工作中也同样是必不可少的工具。 现已秋招，底子薄，因此，特此跟随Datawhale的组队学习学习Pytorch，为秋招充电。 1.2 Pytorch简介 PyTo 阅读全文