2022年3月8日
PyTorch常用参数初始化方法详解
摘要： 1、均匀分布初始化 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样，初始化张量。 参数： tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 例子： w = torch.empty(3, 5) nn.in 阅读全文
posted @ 2022-03-08 20:09 别关注我了，私信我吧 阅读(1733) 评论(0) 推荐(0)
利用torch.nn实现前馈神经网络解决 多分类 任务使用至少三种不同的激活函数
摘要： 1 导入包 import torch import numpy as np import torch.nn as nn from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoader import torchvision from IPython impo 阅读全文
posted @ 2022-03-08 17:46 别关注我了，私信我吧 阅读(605) 评论(0) 推荐(0)
利用 torch.nn 实现前馈神经网络解决 多分类 任务
摘要： 1 导入实验需要的包 import torch import numpy as np from torch import nn from torchvision.datasets import MNIST import torchvision.transforms as transforms imp 阅读全文
posted @ 2022-03-08 17:00 别关注我了，私信我吧 阅读(604) 评论(0) 推荐(0)
pytorch 保存训练好的模型
摘要： 1 保存和加载整个模型 torch.save(model_object, 'model.pth') model = torch.load('model.pth') 2 仅保存和加载模型参数 torch.save(model_obj.state_dict(), 'params.pth') model_ 阅读全文
posted @ 2022-03-08 16:54 别关注我了，私信我吧 阅读(198) 评论(0) 推荐(0)
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