张贤同学

摘要： 本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson6/L2_regularization.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/mast 阅读全文

摘要： 本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson8/resnet_inference.py 这篇文章首先会简单介绍一下 PyTorch 中提供的图像分类的网络，然后重点介绍 ResNet 的使用，以及 Res 阅读全文

摘要： 本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/hook_fmap_vis.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/l 阅读全文

摘要： 本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson5/tensorboard_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/ma 阅读全文

摘要： 本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/optimizer_methods.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/mast 阅读全文

摘要： 本章代码： https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/loss_function_1.py https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master 阅读全文

摘要： 本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson4/grad_vanish_explod.py 在搭建好网络模型之后，一个重要的步骤就是对网络模型中的权值进行初始化。适当的权值初始化可以加快模型的收敛，而不恰 阅读全文

摘要： 本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层、线性层和激活函数层。 池化层 池化的作用则体现在降采样：保留显著特征 阅读全文

摘要： 本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_convolution.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。 1D/2D/3D 卷积 卷积有一维 阅读全文

摘要： 本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤。网络模型的内容如下，包括模型创建和权值初始化，这些内容都在n 阅读全文