@[toc] 1. 什么是优化器 pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实标签 基本属性defaults:...
@[toc] 1. 什么是优化器 pytorch的优化器:管理并更新模型中可学习参数的值,使得模型输出更接近真实标签 基本属性defaults:...
@[toc] 1. 损失函数概念 损失函数:衡量模型输出与真实标签的差异在这里插入图片描述 损失函数(Loss Function): 代价函数(...
@[toc] 1. 卷积层 1.2 1d/2d/3d卷积 卷积运算:卷积核在输入信号(图像)上滑动,相应位置上进行乘加 卷积核:又称为滤波器,过...
@[toc] 1. 网络模型创建步骤 机器学习模型训练主要分为以下5个步骤,今天主要学习其中的模型部分 模型创建步骤在这里插入图片描述 模型构建...
图像预处理Transforms与normalize @[toc] 1. transforms运行机制 torchvision工具包中包含三个主要...
Dataloder与DataSet @[toc] 1. 人民币二分类 今天主要分享机器学习训练过程的数据处理过程。 数据:数据收集:Img,La...
autograd与逻辑回归 1. torch.autograd自动求导系统 torch.autograd.backward 功能:自动求取梯度t...
计算图与动态图机制 1. 计算图 计算图是用来描述运算的有向无环图 计算图有两个主要元素:结点(Node)和边(Edge) 结点表示数据,如向量...
张量操作与线性回归 1. 张量的操作:拼接、切分、索引和变换 1.1 张量的拼接与切分 torch.cat() 功能:将张量按维度dim进行拼接...
张量简介与创建 1. 张量的概念 张量是一个多维数组,它是标量、向量、矩阵的高维扩展。 1.1 Tensor 与 Variable Variab...