MXNET：深度學習計算-模型構建
進入更深的層次：模型構造、參數訪問、自定義層和使用 GPU。 模型構建 在多層感知機的實現中，我們首先構造 Sequential 實例，然后依次添加兩個全連接層。其中第一層的輸出大小為 256，即隱藏層單元個數是 256；第二層的輸出大小為 10，即輸出層單元個數是 10。 我們之前都是用了 ...
原文：MXNET：深度學習計算-模型參數
我們將深入講解模型參數的訪問和初始化，以及如何在多個層之間共享同一份參數。 之前我們一直在使用默認的初始函數，net.initialize 。 這里我們從 MXNet 中導入了 init 這個包，它包含了多種模型初始化方法。 訪問模型參數 我們知道可以通過 來訪問 Sequential 類構造出來的網絡的特定層。對於帶有模型參數的層，我們可以通過 Block 類的 params 屬性來得到它包含的 ...
2018-08-23 10:10 0 1702 推薦指數：
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