『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional ...
总结一下相关概念: torch.Tensor 一个近似多维数组的数据结构 autograd.Variable 改变Tensor并且记录下来操作的历史记录。和Tensor拥有相同的API,以及backward 的一些API。同时包含着和张量相关的梯度 nn.Module 神经网络模块,便捷的数据封装,能够将运算移往GPU,还包括一些输入输出的东西 nn.Parameter 一种变量 Variable ...
2017-05-15 19:59 0 8730 推荐指数:
『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional ...
RNN基础: 『cs231n』作业3问题1选讲_通过代码理解RNN&图像标注训练 TensorFlow RNN: 『TensotFlow』基础RNN网络分类问题 『TensotFlow』基础RNN网络回归问题 『TensotFlow』深层循环神经网络 『TensotFlow ...
先说一个小知识,助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数:一般只用来改变输入数据的维度,例如3维到16维。 Conv2d() 一个小例子: 卷积神经网络实战之Lenet5: 下面放一个示例图,代码中的过程就是根据示例图进行 ...
神经网络 torch.nn 包可以用来构建神经网络。 前面介绍了 autograd包, nn 依赖于 autograd 用于定义和求导模型。 nn.Module 包括layers(神经网络层), 以及forward函数 forward(input),其返回结果 output. 例如我 ...
记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow,各种sess.run(),头都绕晕了。自从接触pytorch以来,一直想写点什么。曾经在2017年5月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l've been using PyTorch a few ...
版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处。联系方式:460356155@qq.com 全连接神经网络是深度学习的基础,理解它就可以掌握深度学习的核心概念:前向传播、反向误差传递、权重、学习率等。这里先用python创建模型,用minist作为数据集进行训练。 定义3层神经网络:输入 ...
使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新。 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络。即利用torch.nn ...
先附上张玉腾大佬的内容,我觉得说的非常明白,原文阅读链接我放在下面,方面大家查看。 LSTM的输入与输出: output保存了最后一层,每个time step的输出h,如果是双向LSTM,每 ...