摘要：以下内容都是针对Pytorch 1.0-1.1介绍。很多文章都是从Dataset等对象自下往上进行介绍，但是对于初学者而言，其实这并不好理解，因为有的时候会不自觉地陷入到一些细枝末节中去，而不能把握重点，所以本文将会自上而下地对Pytorch数据读取方法进行介绍。 1|0自上而下理解三者关系 首先我 阅读全文

摘要：PyTorch-网络的创建，预训练模型的加载 本文是PyTorch使用过程中的的一些总结，有以下内容： 构建网络模型的方法 网络层的遍历 各层参数的遍历 模型的保存与加载 从预训练模型为网络参数赋值 主要涉及到以下函数的使用 add_module,ModulesList,Sequential 模型创 阅读全文

摘要：x=torch.tensor([[1,2,3], [4,5,6]]) torch.gather(dim=0,index=torch.tensor([0,0,1],[1,0,1])) 表示提取索引元素，索引由index提供的信息生成）（索引！=index） dim=0,index里的元素表示 索引的第 阅读全文

摘要：[NL系列] RNN & LSTM 网络结构及应用 http://www.jianshu.com/p/f3bde26febed/ 这篇是 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks（by Andrej Karpathy，St 阅读全文

摘要：这里num_layers是同一个time_step的结构堆叠，Lstm堆叠层数与time step无关。Time step表示的是时间序列长度，它是由数据的inputsize决定，你输的数据时序有多长，那么神经网络会自动确定，时间序列长度只需要与你输入的数据时序长度保持一致即可。 lstm=nn.L 阅读全文