PyTorch 深度学习实践 第7讲

最新推荐文章于 2024-07-11 20:21:32 发布
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本文介绍了如何使用PyTorch构建一个三层神经网络，处理8维输入数据并通过sigmoid激活函数进行非线性转换，讲解了权重和偏置的处理方式，并演示了训练过程及模型参数查看。同时讨论了学习能力的泛化问题和评估指标的改变。

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第7讲  处理多维特征的输入 源代码

B站 刘二大人 ，传送门PyTorch深度学习实践——处理多维特征的输入

视频中截图

说明：1、乘的权重(w)都一样，加的偏置(b)也一样。b变成矩阵时使用广播机制。神经网络的参数w和b是网络需要学习的，其他是已知的。

          2、学习能力越强，有可能会把输入样本中噪声的规律也学到。我们要学习数据本身真实数据的规律，学习能力要有泛化能力。

         3、该神经网络共3层；第一层是8维到6维的非线性空间变换，第二层是6维到4维的非线性空间变换，第三层是4维到1维的非线性空间变换。

         4、本算法中torch.nn.Sigmoid() # 将其看作是网络的一层，而不是简单的函数使用 

         5、torch.sigmoid、torch.nn.Sigmoid和torch.nn.functional.sigmoid的区别

import numpy as np
import torch
import matplotlib.pyplot as plt

# prepare dataset
xy = np.loadtx
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print(f"epoch: {epoch+1}") 你还在用 format 格式化字符串？更快更强的 f-Strings不香吗？
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f-Strings 它可以使得字符串格式化更加容易。 f-strings 是指以 f 或 F 开头的字符串，其中以 {} 包含的表达式会进行值替换。 先来个速度对比，杠杠的 name = 'hoxis' age = 18 f"hi, {name}, are you {age}" 更多内容请点击 ...
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