软工第二次作业 代码练习

2.1Pytorch基础练习

 

 

 

 

transpose()只能一次操作两个维度

函数返回输入矩阵input的转置。交换维度dim0和dim1

• input (Tensor) – 输入张量，必填
• dim0 (int) – 转置的第一维，默认0，可选
• dim1 (int) – 转置的第二维，默认1，可选

 

 

一个是均匀分布，一个是标准正态分布。

2.2螺旋数据分类

Linux系统中的wget是一个下载文件的工具

（1）Tensor 和 Numpy都是矩阵，区别是前者可以在GPU上运行，后者只能在CPU上；

（2）Tensor和Numpy互相转化很方便，类型也比较兼容

device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。

当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中，此时需要使用model=model.to(device)，将模型加载到相应的设备中。

 

 

 

对神经网络结构进行部分改进，在输入输出层之间添加了一个隐藏层，并且添加了relu激活函数，构成了一个简单的3层神经网络，输入-隐层-输出，但是这足以达到很好的非线性程度。