04 2022 档案
摘要:Pytorch学习阶段二(三) 一、真实的torch.nn 转化数据类型: x_train, y_train, x_valid, y_valid = map( torch.tensor, (x_train, y_train, x_valid, y_valid) ) torch.nn module:创
阅读全文
摘要:Pytorch学习阶段二(二) 学习Pytorch重要组成部分。 一、warm-up:numpy 下式将被用于本篇计算当中: \[ y = a+bx^2+cx^3 \] 手算BP和gradient descen: 运用numpy模拟神经网络训练的过程,这个过程中,可以解为线性拟合的过程。 # -*-
阅读全文
摘要:Pytorch学习二阶段 一、自动求导 训练神经网络包含两步: 前向传播 后向传播:后向传播中,NN将调整他的参数,并通过loss_function来自计算误差,并通过优化器来优化参数。 import torch, torchvision model = torchvision.models.res
阅读全文
摘要:Pytorch学习记录(一) 一、Tensor 直接数据: data = [[1, 2],[3, 4]]x_data = torch.tensor(data) Numpy转化: np_array = np.array(data)x_np = torch.from_numpy(np_array) 随机
阅读全文

浙公网安备 33010602011771号