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RSS订阅原创 PyTorch记录四：训练分类器
return x上次我们提到优化器模块optim提供不同的优化器，这里我们选择交叉熵损失计算损失，使用带动量的SGD来更新参数。
2024-10-03 20:54:52
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原创 PyTorch记录二：训练一个神经网络（NN），以图像分类为例
是针对某些输入数据执行的嵌套操作的集合。简单来说，对输入进行多次函数操作。这些函数由参数（由权重和偏置组成）定义 ，在 PyTorch 中，这些参数存储在类似矩阵的张量中。表示输入信号与神经元之间的连接强度，决定了神经元对输入信号的响应程度。表示神经元对输入信号的初始响应程度，能够使神经元的输出值在其激活函数的阈值附近产生偏移。神经网络相通过给每一个输入添加权重和偏置，来预测输出。通过不断更新权重和偏置，使得模型更优。
2024-09-19 23:29:36
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原创 PyTorch记录一：配置PyTorch环境，Tensor的基础知识
张量Tensor的计算包括基础的转置(Transpose)，索引(Indexing)，切片(Slicing)，数学运算(Mathematical Operations)，线性代数(Linear Algebra)，随机采样(Random Sampling)等，与numpy和pandas类似，可以查看。shift+ctrl -> create envieronment -> 选择合适的python版本 -> 在你的项目目录里获得一个虚拟环境.venv，可以在vscode中对这个环境进行配置，下载需要的包。
2024-08-20 23:26:20
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空空如也
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