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RSS订阅原创 pytorch作业
import torch import torch.nn as nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # np.random.seed(1) # Hyper Parameters BATCH_SIZE = 64 LR_G = 0.0001 # learning rate for generator LR_D = 0.0001 # le
2023-04-23 18:35:34
92
原创 python作业
EPOCH = 10plt.show()nn.Tanh(),nn.Tanh(),nn.Tanh(),nn.Tanh(),nn.Tanh(),nn.Tanh(),plt.draw();plt.ioff()plt.show()plt.show()
2023-04-16 15:31:32
88
原创 【无标题】
import osplt.show()nn.Conv2d(plt.cla()plt.show();plt.ion()if HAS_SK:plt.ioff()
2023-04-02 15:10:25
79
原创 【无标题】作业分类
x = torch.cat((x0, x1, x2), dim=0).type(torch.FloatTensor) # 将三个类别的数据合并。y = torch.cat((y0, y1, y2), dim=0).type(torch.LongTensor) # 将三个类别的标签合并。x1 = torch.normal(-2*n_data, 1) # 类别1的数据，100个样本。x0 = torch.normal(2*n_data, 1) # 类别0的数据，100个样本。# 定义优化器和损失函数。
2023-03-26 09:19:37
75
空空如也
空空如也
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