摘要：
1 nn.L1Loss torch.nn.L1Loss(reduction='mean') 就是 MAE(mean absolute error)，计算公式为 $\ell(x, y)=L=\left\{l_{1}, \ldots, l_{N}\right\}^{\top}, \quad l_{n}= 阅读全文
posted @ 2022-03-09 09:21
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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
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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
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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
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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
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1 导入包 import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import TensorDataset,DataLoader from torch.nn import init import torch.optim as optim f 阅读全文
posted @ 2022-03-07 20:30
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摘要：
1 导入实验需要的包 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from torch.utils.data import DataLoader,TensorDataset 阅读全文
posted @ 2022-03-07 19:25
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nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用于设置网络中的全连接层的，需要注意在二维图像处理的任务中，全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量，形状通常为[batch_size, size]，不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明如下： torch.nn.Li 阅读全文
posted @ 2022-03-07 19:10
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1、二维矩阵乘法 torch.mm() torch.mm(mat1, mat2, out=None) 其中 $\operatorname{mat} 1 \in \mathbb{R}^{n \times m}, \operatorname{mat} 2 \in \mathbb{R}^{m \times 阅读全文
posted @ 2022-03-07 15:40
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1 导入实验需要的包 import numpy as np import torch from torch import nn from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt f 阅读全文
posted @ 2022-03-06 11:56
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