pytroch

1、深度学习pytroch的张量使用

1、构建项目 2、给项目命名和指定解释器,解释器用我们的虚拟环境 3.创建包 4、创建文件 ......
张量 深度 pytroch

丢弃法——pytroch版

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l def dropout_layer(x,dropout): assert 0<= dropout <=1 if dropout ==1: return torch.zeros ......
pytroch

权重衰退——pytroch版

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l # 将数据做的很小,这样容易实现过拟合 n_train, n_test, num_inputs, batch_size = 20, 100, 200, 5 true_w, t ......
权重 pytroch

softmax回归模型simple——pytroch版

import torch from torch import nn from d2l import torch as d2l batch_size = 256 train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) # PyTo ......
模型 softmax pytroch simple

softmax回归模型——pytroch版

import torch from IPython import display from d2l import torch as d2l # from d2l.mxnet import Accumulator batch_size = 256 # 每次读256张图片,返回训练iter和测试iter ......
模型 softmax pytroch
共5篇  :1/1页 首页上一页1下一页尾页