Yt8848的博客

原创 pytorch代码总结

在编写上述代码时，发现搭建神经网络中最重要的是要确定它的尺寸大小（B,C,W,H）,然后通过每层网络的输出数据的尺寸大小都需要注意，且常见错误就是格式问题，区分PIL,tensor,narrays类型，此外就是注意卷积层和线性层以及池化层参数，损失函数，优化器的选取，对于网络的性能有很大的影响，不一定网络层数越多越好，主要是网络架构，可以多看看pytorch官方文档中已有的模型架构，对其进行学习改造。还有就是继续加强理论学习，阅读深度学习相关的书籍。，③对residual层采取0.5（x+y）的优化，