1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 定義模型 4 參數初始化 5 定義訓練函數 6 開始訓練 ...
導入需要的包 下載MNIST數據集以及讀取數據 定義模型 定義訓練模型 比較不同dropout的影響 繪制不同dropout損失圖 nn.Flatten demo ...
2021-11-05 15:15 0 1679 推薦指數:
1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 定義模型 4 參數初始化 5 定義訓練函數 6 開始訓練 ...
1 導入需要的包 2 下載MNIST數據集以及讀取數據 3 初始化模型參數 4 手動實現dropout 設丟棄概率為$p$,那么有$p$ 的概率 $h_i$ 會被清 零,有$1−p$ 的概率 $h_i$ 會除以 $1−p$ 做拉伸。由此定義進行 ...
1 導入實驗所需要的包 2 下載MNIST數據集 3 讀取數據 4 利用torch.nn構建模型以及初始化參數 使用ReLU函數 使用ELU函數 使用Sigmoid函數 ...
1 導入所需要的包 2 下載MNIST數據集 3 讀取數據 4 初始化參數+定義隱藏層的激活函數 5 定義模型 6 定 ...
自定義層Linear必須繼承nn.Module,並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推薦使用第一種用法,盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
該教程是在notebook上運行的,而不是腳本,下載notebook文件。 PyTorch提供了設計優雅的模塊和類:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以創建和訓練神經網絡。為了充分利用其功能,並根據問題進行自定義,需要充分理解它們做的是什么 ...
文章引用:https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1)Upsample 上采樣一個 ...
1 導入實驗需要的包 2 初始化數據 3 加載數據 4 定義模型 5 參數初始化 6 定義訓練函數 7 訓練 8 可視化 ...