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如何通过torch查看网络结构

Neural(牛肉) networks是模拟人体神经元的模型，其输入输出类似神经元：每个树突都类似输入值的一个特征，细胞核类似隐藏层中的激活函数，轴突就是输出值，其中也包含一个激活函数，最后末梢就是最后分类的结果。M-P神经元：神经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的链接(connection)进行传递，神经元接受到的总输入值讲与神经元的阈值进行比较，然后...

使用TF2用GPU训练的时候报错“Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path”全网搜索半天都没有个结果，最后还是在http://t.csdn.cn/KXzSt中找到了办法。点击这个超链接，是英伟达的官网，这里有提示下载zlib的包，放到c:\windows\system32下面。右击在zlib.dll上另存为就行，点击貌似下载不了。然后解压复制到系统路径下就可以了。这也是我踩坑的地方，分享给大家，

针对于图像识别中常用的CNN，其原理中的卷积层和池化层是最让人不好理解的。在看完各位大佬的解释后，小弟趁热打铁把目前的理解做个简单的总结。以下纯属个人理解，如有错误，请指正。卷积：通过探头（filter）在输入矩阵中按照一定步长（stride）去无间隙的扫描。拿图像处理为例，出去常见的二维平面，增加了一个深度（depth）的维度，其中深度可以理解为三维平面。filter的深度必须与输入样本...