wfj的博客

lr scheduler的一个例子

在图像分类任务中，有时候需要把图像数据分为K折做交叉验证，以评估模型的性能。但是在pytorch中并没有相应的代码，因此自己写了一个框架，以便调用import osimport torchfrom torch.utils.data import Dataset, DataLoaderfrom torchvision import transformsfrom torchvision.transforms import ToTensorfrom PIL import Imagefrom skle

对LSTM网络的理解对LSTM网络不理解的请看这篇博客，对新手比较友好，也很容易理解，只有理解了LSTM，才知道下面要讲的参数分别对应什么LSTM参数列表Pytorch中创建一个LSTM网络，参数列表如下：参数解释input_size输入数据的特征维数hidden_sizeLSTM中隐层的维度num_layers循环神经网络的层数bias用不用偏置，default=Truebatch_first这个要注意，通常我们输入的数据shape=(batc