文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。Pytorch：权值初始化在搭建好网络模型之后，首先需要对网络模型中的权值进行初始化。权值初始化的作用有很多，通常，一个好的权值初始化将会加快模型的收敛，而比较差的权值初始化将会引发梯度爆
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。nn网络层-池化-线性-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、降低特征维度，增大 kernel 的感受面。 另外一点值得注意：pooling 也可以提供一些旋转不变性。
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。nn网络层-卷积层1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积。一维卷积二维卷积三维卷积二维卷
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。模型容器与AlexNet构建除了上述的模块之外，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。nn.Sequetial
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。模型创建与nn.Module创建网络模型通常有2个要素：构建子模块拼接子模块class LeNet(nn.Module): # 子模块创建 def __init__(sel
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。torchvision.transforms.Padtorchvision.transforms.Pad(padding, fill=0, padding_mode='constant')
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。数据增强 Data Augmentation数据增强又称为数据增广，数据扩增，它是对训练集进行变换，使训练集更丰富，从而让模型更具泛化能力。技巧：debug console：命令输入窗的环
图像预处理 transformstransforms运行机制torchvision：计算机视觉工具包torchvision.transforms常用的图像预处理方法，例如：数据中心化数据标
文章和代码已经归档至【Github仓库：<https://github.com/timerring/dive-into-AI> 】或者公众号【AIShareLab】回复 pytorch教程 也可获取。autograd 自动求导系统torch.autogradautogradtorch.autograd.backwardtorch.autograd.backward ( tensors,
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。张量变换1.torch.reshapetorch.reshape(input,shape)功能：变换张量形状注意事项：当张量在内存中是连续时，新张量与 in
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。一、张量拼接与切分1.1 torch.cat功能：将张量按维度dim 进行拼接tensors : 张量序列dim： 要拼接的维度t = torch.ones((2,
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。认识张量张量是一个多维数组 ，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。比如说对于一张图片，它是3维张量，其中RGB就是其第三维张量。Tensor与 VariableVari
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。可能出现的问题：CUDA和cuDNN版本不匹配CUDA和Pytorch版本不匹配cuDNN和Pytorch版本不匹配显卡不支持CUDA该版本已经装完部分，发现版本不
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。PyTorch 简介2017 年 1 月， FAIR （Facebook AI Research ）发布 PyTorch。PyTorch是在 Torch 基础上用p
Copyright © 2005-2024 51CTO.COM 版权所有 京ICP证060544号
