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RSS订阅原创 小土堆：Pytorch深度学习：搭建小实战和Sequential
最近忙着写论文，今天更新Pytorch深度学习：搭建小实战和Sequential。
2023-07-11 17:36:28
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原创 小土堆：Pytorch深度学习：神经网络-线性层及其他层介绍
今天学习了神经网络-线性层及其他层。这段代码的主要目的是为了实现一个简单的神经网络模型，并在CIFAR-10数据集上进行预测。
2023-07-11 17:35:12
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原创 小土堆：Pytorch深度学习：神经网络的基本骨架--nn.Module的使用
接着，通过调用`Yang`模型的`forward`方法，并将张量`x`作为输入，执行前向传播计算，并将计算结果赋值给`output`变量。最后，代码打印输出了`output`变量的值，即模型的输出结果。代码中定义了一个名为`Yang`的自定义神经网络模型，它继承了`nn.Module`类。`Yang`模型只有一个方法`forward`，用于执行前向传播操作。然后，代码创建了`Yang`类的一个实例，并创建了一个包含值为1.0的张量`x`。今天开始介绍神经网络的部分，基本骨架--nn.Module的使用。
2023-06-15 09:05:35
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原创 小土堆：Pytorch深度学习：DataLoader的使用
今天学习DataLoader的使用，DataLoader主要是对数据集进行封装，批量读取数据。
2023-06-14 09:10:22
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原创 小土堆：Pytorch深度学习：常见的Transforms（一）
今天继续更新 PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】的学习笔记。
2023-06-08 16:16:52
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原创 小土堆：Pytorch深度学习：Transforms的使用
在数学上，张量是一个可以表示在一些向量，标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数。但在机器学习（特别是在深度学习）中，当我们谈到“张量”，我们通常是在谈论一个多维数组。Transforms主要是用于图片的转换等一系列预处理操作，例如数据中心化，缩放，裁剪，旋转，翻转，填充，添加噪声，灰度变换，线性变换，仿射变换，亮度，饱和度，对比变换等。原因2：学习Pytorch深度学习，必不可少的就是学习神经网络，而Tensor数据类型正是满足神经网络的一种数据类型。第二个问题：2.为什么需要tensor数据类型？
2023-06-08 09:00:26
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原创 小土堆：Pytorch深度学习：Dataset类
作者因为课题需求，刚接触Pytorch，这里是我的学习笔记分享，一方面作为笔记记录，加深印象，另一方面也是希望可以帮助大家。
2023-06-07 16:35:24
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空空如也
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