摘要：AlexNet 本节主要讲了AlexNet的网络结构， 相比于LeNet，它的网络要相对复杂一些，由原来的平均值池化改为了最大值池化，效果提升比较明显 import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # AlexNet的网 阅读全文

摘要：神经网络 本节主要简单介绍了神经网络的相关知识，并且讲解了如何通过代码进行查看神经网络中的参数。 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as F net = nn.Sequential(nn.Linear( 阅读全文

摘要：线性回归 本节主要学习了采用线性模型进行数据拟合，来达到与预测的效果。 # 简单演示pytorch求导的方法 import torch x = torch.tensor(3.0, requires_grad=False) # print(x.requires_grad) # x.requires_g 阅读全文

摘要：数据操作 主要学习了简单的 pytorch 张量创建、参数以及运算操作。 # 导入pytorch包 import torch # 初始化一个有12个元素的行张量 x = torch.arange(12) # 查看形状 x.shape x.numel() # 改变形状为 3 x 4 x = x.res 阅读全文