m0_47887988的博客

依旧使用了数据集MNIST中的部分数据。1、PyTorch基本知识import torch#简单的PyTorch张量x=torch.tensor(3.5)print(x)#变量x的类型是PyTorch张量tensor(3.5000)输出值的含义是，该变量的值是3.5000，同时它被包装在一个PyTorch张量中。#简单的张量计算y=x+3print(y)#生成的y也是一个PyTorch张量x=torch.tensor(3.5,requires_g...

使用了数据集MNIST中的部分数据。1、读取数据集内容#打开文件并获取其中的内容data_file=open("mnist_train.csv",'r')#open()函数打开文件，第一个参数时文件的路径，第二个参数可选，"r"表示只读data_list=data_file.readlines()#使用与文件句柄data_file相关的readlines()函数，将文件中所有行读入变量data_list，此处文件很小，可以这么用，否则要逐行读取data_file.close()#关闭文

import numpy import scipy.special #想要使用S函数，必须导入这个包#完整的神经网络代码class neuralNetwork: def __init__(self,inputnodes,hiddennodes,outputnodes,learningrate): #初始化神经网络 self.inodes=inputnodes #输入层节点数 self.hnoeds=hiddennodes .

近期正在阅读《Python神经网络编程》一书,学习相关知识，并做了一些笔记。