在学习pytorch版本的深度学习中，大多会因为这个包困扰，如果直接安装d2lzh包，在后期使用中会导致某些函数无法实现。因此仍旧需要安装d2lzh_pytorch'd2lzh_pytorch'下载传送门，下载解压后，直接放入包文件里即可。 我的文件路径，可参考一下 ...

task0101.线性回归 优化函数 - 随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（analytical solution）。本节使用的线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能 ...

方法 从零开始实现 定义模型参数 网络 评估函数 优化方法 定义损失函数 数据提取与训练评估 pytorch简洁实现 小结 针对深度学习中的过拟合问题，通常使用丢弃法 ...

多层感知机 隐藏层 激活函数 小结 多层感知机 之前已经介绍过了线性回归和softmax回归在内的单层神经网络，然后深度学习主要学习多层模型，后续将以多层感知机(multilayer percetron,MLP),介绍多层神经网络的概念。 隐藏层 多层感知机 ...

定义和初始化模型 softamx和交叉熵损失函数 定义优化算法 训练模型 定义和初始化模型 softmax的输出层是一个全连接层，所以我们使用一个线性模块就可以，因为前面我们数据返回的每个batch的样本X的形状为(batch_size,1,28,28 ...

多层感知机 定义模型的参数 定义激活函数 定义模型 定义损失函数 训练模型 小结 多层感知机 我们仍然使用Fas ...

一、从零开始实现 1.1 首先引入Fashion-MNIST数据集 1.2 初始化模型参数 原始图像中每个样本都是28*28的，所以要展平每个图像成长度为784的向量。 权重78 ...

一、 导入 二、初始化参数 三、Softmax的实现 四、优化算法 五、训练 ...