深度学习研究生
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NoBootDevices
这个作者很懒，什么都没留下…
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基于PyTorch的简单分类模型实现解析
本实现展示了PyTorch模型开发的标准流程，包含数据生成、模型定义、训练循环、评估测试等完整环节。虽然使用简单线性层，但揭示了分类任务的核心实现逻辑。原创 2025-05-29 22:17:29 · 304 阅读 · 0 评论 -
numpy实现简单训练过程
主要分为四步：前向传播，计算损失，反向传播（链式求导），梯度下降。原创 2025-05-29 13:45:32 · 130 阅读 · 0 评论 -
numpy实现线性层前向传播
线性层公式：注意是左乘W的转置，才和pytorch中的实现是一样的。原创 2025-05-29 13:39:02 · 224 阅读 · 0 评论 -
用numpy实现交叉熵函数
在pytorch中计算交叉熵之前自动加了一个softmax函数。原创 2025-05-29 10:42:10 · 193 阅读 · 0 评论 -
用numpy实现softmax relu tanh sigmoid激活函数
【代码】用numpy实现softmax relu tanh sigmoid激活函数。原创 2025-05-29 10:34:16 · 403 阅读 · 0 评论 -
numpy与torch中关于矩阵变换函数的一些比较
numpy中的reshape，resize，transpose，swapaxes，flattentorch中的view，transpose，reshape，permute，flatten在NumPy和PyTorch中，许多张量操作方法功能相似但存在细节差异。原创 2025-05-20 10:23:32 · 702 阅读 · 0 评论