1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 定义模型 4 参数初始化 5 定义训练函数 6 开始训练 ...
导入需要的包 下载MNIST数据集以及读取数据 定义模型 定义训练模型 比较不同dropout的影响 绘制不同dropout损失图 nn.Flatten demo ...
2021-11-05 15:15 0 1679 推荐指数:
1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 定义模型 4 参数初始化 5 定义训练函数 6 开始训练 ...
1 导入需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 初始化模型参数 4 手动实现dropout 设丢弃概率为$p$,那么有$p$ 的概率 $h_i$ 会被清 零,有$1−p$ 的概率 $h_i$ 会除以 $1−p$ 做拉伸。由此定义进行 ...
1 导入实验所需要的包 2 下载MNIST数据集 3 读取数据 4 利用torch.nn构建模型以及初始化参数 使用ReLU函数 使用ELU函数 使用Sigmoid函数 ...
1 导入所需要的包 2 下载MNIST数据集 3 读取数据 4 初始化参数+定义隐藏层的激活函数 5 定义模型 6 定 ...
自定义层Linear必须继承nn.Module,并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推荐使用第一种用法,尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...
该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件。 PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经网络。为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么 ...
文章引用:https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1)Upsample 上采样一个 ...
1 导入实验需要的包 2 初始化数据 3 加载数据 4 定义模型 5 参数初始化 6 定义训练函数 7 训练 8 可视化 ...