06 2021 档案
Pytorch中backward用法,以及gradient参数解析
摘要:标量函数backward import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #反向传播 x = torch.ones(2, 2, require 阅读全文
posted @ 2021-06-27 12:05 A2he 阅读(676) 评论(0) 推荐(0)
Neural network backward_update paramater
摘要:import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim # 定义网络 class Net(nn 阅读全文
posted @ 2021-06-27 10:43 A2he 阅读(66) 评论(0) 推荐(0)
backward的理解
摘要:import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F #反向传播 x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) 阅读全文
posted @ 2021-06-27 10:38 A2he 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)
卷积神经网络的网络层与参数的解析
摘要:参考博主:https://blog.csdn.net/weixin_41457494/article/details/86238443 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn as nn import torc 阅读全文
posted @ 2021-06-27 10:23 A2he 阅读(187) 评论(0) 推荐(0)
《全球通史 上册》[美]斯塔夫里阿诺斯
摘要:前言 2021/6/24 - 2021? #第一编 史前人类 第一章 人类-食物采集者 一 从类人猿到人类 从宏观的角度看,地球发展进程有两个转折点。一个是无机物发展成生命形式。一个是人类的出现。对于第一个转折点,进化的形式还是基因突变,基因适应环境;而第二个转折点人类的出现则改变了这一现象,人类从 阅读全文
posted @ 2021-06-24 21:57 A2he 阅读(1305) 评论(0) 推荐(0)