本次分类问题使用的数据集是MNIST，每个图像的大小为\(28*28\)。 编写代码的步骤如下 载入数据集，分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型，定义损失函数，训练模型 代码 输出如下 ...

上一节我们学习了Pytorch优化网络的基本方法，本节我们将以MNIST数据集为例，通过搭建一个完整的神经网络，来加深对Pytorch的理解。 一、数据集 MNIST是一个非常经典的数据集，下载链接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist ...

在net.py里面构造网络，网络的结构为输入为28*28,第一层隐藏层的输出为300, 第二层输出的输出为100, 最后一层的输出层为10, net.py main.py 进行网络的训练 ...

主题列表：juejin, github, smartblue, cyanosis, channing-cyan, fancy, hydrogen, condensed-night-purple, ...

1.RNN简介 rnn,相比很多人都已经听腻，但是真正用代码操练起来，其中还是有很多细节值得琢磨。 虽然大家都在说，我还是要强调一次，rnn实际上是处理的是序列问题，与之形成对比的是cnn，cnn ...

太棒啦！到目前为止，你已经了解了如何定义神经网络、计算损失，以及更新网络权重。不过，现在你可能会思考以下几个方面： 0x01 数据集 通常，当你需要处理图像、文本、音频或视频数据时，你可以使 ...

最终成果 http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/ GITHUB https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最经典的mnist数据集为例，讲述 ...

http://c.biancheng.net/view/2004.html 本节以分布式方式训练完整的 MNIST 分类器。 该案例受到下面博客文章的启发：http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/，运行 ...