摘要:
更新网络参数 更新参数最简单的算法就是SGE(随机梯度下降) 具体的算法公式表达式为:weight=weight-learning_rate*gradient import torch.optim as optiom # 构建优化器optiomizer=optiom.SGD(net.paramete 阅读全文
posted @ 2021-05-18 22:29
Jacob硕
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摘要:
构建PyTorch神经网络的基本流程和实现过程; 关于torch.nn: 使用Pytorch来构建神经网络,主要的工具都在torch.nn包中 nn依赖于autgrad来定义模型,并对其自动求导 构架神经网络的典型流程: 定义一个拥有可学习参数的神经网络 遍历训练数据集 处理输入数据使其流经神经网络 阅读全文
posted @ 2021-05-18 18:53
Jacob硕
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