莫烦pytorch---分类问题

PyTorch数据操作与损失函数应用
本文探讨了PyTorch中数据处理的具体方法,包括如何使用tensor进行数据操作,如设定均值和方差,以及如何通过torch.cat合并数据。此外,还介绍了交叉熵损失函数的定义和应用,这对于理解深度学习模型训练过程中的损失计算至关重要。
部署运行你感兴趣的模型镜像

在这里插入图片描述
一条数据是一个行,x0是1002的tensor中每个2为均值,1为方差
torch.cat是合并数据,要指定类型
在这里插入图片描述
然后用交叉商损失定义损失

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

PyTorch 2.5

PyTorch 2.5

PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值