摘要：用PyTorch完成手写数字识别 阅读全文

摘要：1.了解知道Dropout原理 深度学习网路中，参数多，可能出现过拟合及费时问题。为了解决这一问题，通过实验，在2012年，Hinton在其论文《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》中提 阅读全文

摘要：1.引入模块，读取数据 2.构建计算图（构建网络模型） 3.损失函数与优化器 4.开始训练模型 5.对训练的模型预测结果进行评估 这里说明一下，这个dataset不是自带的，需要大家自己去下载，我找的时候费了不少功夫，这里提供一个网址给大家下载https://github.com/LianHaiMi 阅读全文

摘要：1.PyTorch基础实现代码 2.用PyTorch类实现Logistic regression,torch.nn.module写网络结构 参考：https://blog.csdn.net/ZZQsAI/article/details/90216593 阅读全文

摘要：1.numpy和pytorch实现梯度下降法 torch 2.设定初始值 神经网络的权重初始化方法对模型的收敛速度和性能有着至关重要的影响。主要有四种权重初始化方法： 把w初始化为0 在线性回归，logistics回归中，基本上把参数初始化为0，模型也能很好的工作。但是在神经网络中，这种方法是不可行 阅读全文

摘要：1.什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？ PyTorch的前身便是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网 阅读全文

摘要：给定一个包含 m x n 个元素的矩阵（m 行, n 列），请按照顺时针螺旋顺序，返回矩阵中的所有元素。 示例 1: 示例 2: python: 参考:程序员代码面试指南 2019-05-13 15:47:27 2019-08-27 20:08:59 阅读全文