本次分類問題使用的數據集是MNIST，每個圖像的大小為\(28*28\)。 編寫代碼的步驟如下 載入數據集，分別為訓練集和測試集 讓數據集可以迭代 定義模型，定義損失函數，訓練模型 代碼 輸出如下 ...

上一節我們學習了Pytorch優化網絡的基本方法，本節我們將以MNIST數據集為例，通過搭建一個完整的神經網絡，來加深對Pytorch的理解。 一、數據集 MNIST是一個非常經典的數據集，下載鏈接：http://yann.lecun.com/exdb/mnist ...

在net.py里面構造網絡，網絡的結構為輸入為28*28,第一層隱藏層的輸出為300, 第二層輸出的輸出為100, 最后一層的輸出層為10, net.py main.py 進行網絡的訓練 ...

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

1.RNN簡介 rnn,相比很多人都已經聽膩，但是真正用代碼操練起來，其中還是有很多細節值得琢磨。 雖然大家都在說，我還是要強調一次，rnn實際上是處理的是序列問題，與之形成對比的是cnn，cnn ...

太棒啦！到目前為止，你已經了解了如何定義神經網絡、計算損失，以及更新網絡權重。不過，現在你可能會思考以下幾個方面： 0x01 數據集 通常，當你需要處理圖像、文本、音頻或視頻數據時，你可以使 ...

最終成果 http://pytorch-cnn-mnist.herokuapp.com/ GITHUB https://github.com/XavierJiezou/pytorch-cnn-mnist 本文以最經典的mnist數據集為例，講述 ...

http://c.biancheng.net/view/2004.html 本節以分布式方式訓練完整的 MNIST 分類器。 該案例受到下面博客文章的啟發：http://ischlag.github.io/2016/06/12/async-distributed-tensorflow/，運行 ...