3.4 autograd与逻辑回归
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Magneto - 2020-10-03
标签：10 Python/DL/ML
3.3 计算图与动态图机制
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Magneto - 2020-10-03
pyCharm下github的配置和使用
一、pycharm下github的安装配置 二、pycharm下github的使用 环境...
Magneto - 2020-10-03
pyCharm下github的配置和使用
一、pycharm下github的安装配置 二、pycharm下github的使用 环境...
Magneto - 2020-10-03
4.2 transforms运行机制、数据标准化
这节课介绍pytorch的图像预处理模块transforms的运行机制。 首先介绍tra...
Magneto - 2020-10-03
4.2 transforms运行机制、数据标准化
这节课介绍pytorch的图像预处理模块transforms的运行机制。 首先介绍tra...
Magneto - 2020-10-03
5.3 网络层：卷积层、池化层、线性层、激活函数层
一、卷积层 1. 1d/2d/3d卷积 2. 卷积-nn.Conv2d() ...
Magneto - 2020-10-03
5.2 模型容器
一、模型容器 二、观察AlexNet网络是如何搭建的 一、模型容器（Containe...
Magneto - 2020-10-03
网络模型创建的步骤及nn.Module属性
在数据模块中我们了解了pytorch是如何从硬盘中读取数据，然后对数据进行预处理，最后转化为张量...
Magneto - 2020-10-03
5.4 权值初始化
前面学习了如何搭建网络模型。在模型搭建好之后，一个很重要的步骤就是对模型进行初始化。 正...
Magneto - 2020-10-03
6.1 常用的损失函数（18种）
0 损失函数的概念 损失函数是用来衡量模型输出与真实标签的差异。 比如下面的一元线性...
Magneto - 2020-10-03
7.1 优化器的定义、基本属性和基本方法
上节课讲了损失函数，损失函数是衡量模型的输出与真实标签之间的差异。有了这个差异之后，怎么...
Magneto - 2020-10-03