摘要：
结论：使用方法 # gather，沿dim指定的轴收集值。 y_hat.gather(1, y.view(-1, 1))# y.view(-1, 1)会变成一列，y_hat的取y作为的索引的值 分步理解：先创建一个2*3的tensor >>y_hat = torch.tensor([[0.1, 0. 阅读全文
posted @ 2021-01-19 20:48
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摘要：
本文记录如何实现softmax运算。 线性回归模型适用于输出为连续值的情景 softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练 softmax用于分类问题： 预备知识：首先我们看看这个关于Tensor的运算：sum()函数 >>X = torch.tensor([1, 2, 3]) tensor([1 阅读全文
posted @ 2021-01-19 20:10
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摘要：
练习pytorch，记录自己的理解，好记性不如烂笔头！ 第一步：生成数据集： num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 features = torch.tensor(np.random.normal(0, 阅读全文
posted @ 2021-01-19 13:53
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