1 导入需要的包 2 下载MNIST数据集以及读取数据 3 定义模型 4 定义训练模型 5 比较不同dropout的影响 6 绘制不同dropout损失图 nn.Flatten() demo ...

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 定义交叉熵损失函数和优化器 7 定义L2范数 8 定义训练函数 ...

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 ...

本文将介绍： torch.nn包 定义一个简单的nn架构 定义优化器、损失函数 梯度的反向传播 将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包 torch.nn包来构建网络； torch.nn.Module类作为自定义类的基类 ...

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 ...