mireyaaa的博客

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【Task2(2天)】设立计算图并自动计算(给代码截图参考) numpy和pytorch实现梯度下降法 设定初始值 求取梯度 在梯度方向上进行参数的更新 numpy和pytorch实现线性回归 pytorch实现一个简单的神经网络 1. numpy和pytorch实现梯度下降法 numpy实现梯度下降 import numpy as np #构造一个函数 def func(x,y): ...

用PyTorch实现多层网络(给代码截图参考) 引入模块，读取数据 构建计算图（构建网络模型） 损失函数与优化器 开始训练模型 对训练的模型预测结果进行评估 引入模块 import torch import numpy as np from torch import nn from torch.autograd import Variable import torch.nn.functiona...

PyTorch的基本概念 为了完成作业任务，做了以下几个内容的笔记： 1、什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？ 2、Pytroch的安装 3、配置Python环境 4、准备Python管理器 5、通过命令行安装PyTorch 6、PyTorch基础概念 7、通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程) 首先介绍一下什么是pytorch,为什么现在开始流行pytorch了。 什么是Py...

PyTorch神经网络优化方法 了解不同优化器 书写优化器代码 Momentum 二维优化，随机梯度下降法进行优化实现 Ada自适应梯度调节法 RMSProp Adam PyTorch种优化器选择 了解不同优化器 书写优化器代码 Momentum 二维优化，随机梯度下降法进行优化实现 Ada自适应梯度调节法 RMSProp Adam PyTorch种优化器选择 ...

PyTorch实现L1，L2正则化以及Dropout 了解知道Dropout原理 用代码实现正则化(L1、L2、Dropout） Dropout的numpy实现 PyTorch中实现dropout dropout是指在深度学习网络的训练过程中，对于神经网络单元， 按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃。（注意是暂时） 对一层神经网络的实施dropout代码实现 d = np.ra...

PyTorch实现逻辑回归 线性回归是解决回归问题的，逻辑回归和线性回归很像， 但是它是解决分类问题的(一般 二分类问题:0 or 1)。 也可以多分类问题(用softmax可以实现)。 import torch from torch.autograd import Variable x_data = Variable(torch.Tensor([[0.6], [1.0], [3.5],...

pytorch手写数字识别 import torch import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim import argparse # 定义是否使用GPU device = torch.device("cud...