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本章主要使用pytorch,使用Fashion‐MNIST数据集来训练
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posted @ 2025-06-17 20:18
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线性回归的简洁实现调用相关的库函数,实现步骤为:生成数据集、读取数据集、初始化模型参数、定义模型、定义损失函数、定义优化算法和训练等7步
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posted @ 2025-06-17 19:23
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线性回归从0开始实现,实现步骤为:生成数据集、读取数据集、初始化模型参数、定义模型、定义损失函数、定义优化算法和训练等7步
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posted @ 2025-06-17 19:21
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初识线性回归,并使用pytorch实现
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posted @ 2025-06-17 19:17
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本章主要介绍如何查看和使用开源项目
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posted @ 2025-06-07 22:04
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本章主要介绍使用pytorch训练一个分类模型,并预测图片的结果
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posted @ 2025-06-07 22:03
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本章主要利用GPU进行训练
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posted @ 2025-06-07 22:00
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本章主要介绍使用网络模型CIFAR 10 model进行训练
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posted @ 2025-06-07 21:59
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本文主要介绍网络模型的保存与读取
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posted @ 2025-06-07 21:54
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本文主要介绍网络模型的使用及相关修改
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posted @ 2025-06-07 21:52
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本文主要介绍优化器及使用神经网络进行多层优化
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本章主要介绍损失函数和反向传播的使用
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posted @ 2025-06-07 21:49
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本章主要介绍神经网络并且搭建神经网络和Sequential神经网络,并使用Tensorboard显示网络
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posted @ 2025-06-07 21:45
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本章主要介绍神经网络和线性层相关使用
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本章主要介绍非线性激活并使用Tensorboard进行显示
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本章主要介绍池化层的原理和使用
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本章主要介绍卷积层的使用
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posted @ 2025-06-07 20:08
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本章主要介绍卷积原理
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posted @ 2025-06-07 20:06
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本章主要介绍nn.Module的使用,他是对所有神经网络提供一个基本的类,并介绍super函数和forward函数
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posted @ 2025-06-07 18:21
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本章主要介绍Dataloader的使用,并使用Tensorboard展示
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posted @ 2025-06-07 18:16
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本文主要写torchvision数据集的使用,并使用Tensorboard查看内容
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posted @ 2025-06-07 18:09
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