发量不减

摘要：  阅读全文

摘要： import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 # 准备数据 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) 阅读全文

摘要： 1、Relu函数 2、sigmoid函数 3、tanh函数 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/qq_43799400/article/details/131202148 写代码遇到问题 1、使用data.DataLoader时如果使用多进程num_workers,会报错 其原因可能是 https://blog.csdn.net/KaelCui/ar 阅读全文

摘要：   ![](https:// 阅读全文

摘要： python中*运算符的使用 用于将可迭代对象（如列表或元组）的元素解压缩为单独的参数 当我们从Dataloader取出来的时候，又会将压缩为的单独参数分开 import torch from torch.utils import data # 准备数据 true_w = torch.tensor( 阅读全文

摘要： 1、注意 = 和 -=在梯度更新时的区别 def minbatch_sgd(params, lr, batch_size): with torch.no_grad(): for param in params: param = param - lr*param.grad / batch_size p 阅读全文

摘要： 对于axis=0和axis=1和keepdim=True的理解 阅读全文

摘要： torch.cat操作 广播机制 tensor和numpy的转换 对NA数据的处理 阅读全文

摘要： 数据的读取方式 1、如果数据量比较小，直接读入内存，通过data[i]获取 2、如果数据量很大，我们不能直接读入内存，比如数据有很多文件，我们可以将文件名存储到一个文件，通过names[i]获取文件名，然后再去读取数据 dataloader加载器 多线程的错误问题 在linux多线程是通过fork创 阅读全文