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RSS订阅原创 《PyTorch 深度学习实践》--第5讲 实现线性回归模型
@使用PyTorch 实现线性回归模型总结：此时更新函数的代码不再是简化版本：optimizer.step( )，变成如下代码：《PyTorch 深度学习实践 第5讲 笔记》: http://biranda.top/page/2/《PyTorch 深度学习实践 第5讲 视频》: https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=5&vd_source=435453f6c8cc1940667595c415308e92《PyTorch 深度学习实践 博客》
2022-07-23 17:09:10
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原创 《PyTorch 深度学习实践》第4讲--反向传播算法
可以看到，训练100轮次后，当x=4时，y=8.3。与正确值8相差比较大，原因可能是使用的模型是二次函数，数据集本身是一次函数的数据，所以导致预测结果和正确值相差比较大的情况。
2022-07-22 22:21:10
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原创 《PyTorch 深度学习实践》第3讲 梯度下降算法
梯度下降算法缺点梯度下降算法容易进入局部最优解（非凸函数），但是实际问题中的局部最优点较少，或已经基本可以当成全局最优点梯度下降算法容易陷入鞍点，（即总体所有点的梯度和为0，导致w=w-0.01*0,w不会改变）普通的梯度下降算法利用数据整体，不容易避免鞍点，算法性能上欠佳，但算法效率高随机梯度下降算法优缺点采用随机梯度下降，即随机的取一组（x,y)的梯度，作为梯度下降的依据，而不用总体所有点的梯度和，作为梯度下降的依据。实质是使用“噪点”去推动梯度下降。有可能跨越鞍点（神经网络常用）......
2022-07-21 23:19:53
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原创 matplotlib第3部分 布局格式定乾坤
不传入时默认值都为1。figsize参数可以指定整个画布的大小，sharex和sharey分别表示是否共享横轴和纵轴刻度，tight_layout函数可以调整子图的相对大小使字符不会重叠。函数的返回值是一个元组，包括一个图形对象和所有的axes对象。nrows与ncols表示要划分几行几列的子区域（nrows*nclos表示子图数量），index的初始值为1，用来选定具体的某个子区域。所谓非均匀包含两层含义，第一是指图的比例大小不同但没有跨行或跨列，第二是指图为跨列或跨行状态。......
2022-07-19 21:29:29
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原创 matplotlib 第2部分 艺术画笔见乾坤
由于Figure维持了currentaxes，因此你不应该手动的从Figure.axes列表中添加删除元素，而是要通过Figure.add_subplot()、Figure.add_axes()来添加元素，通过Figure.delaxes()来删除元素.但是你可以迭代或者访问Figure.axes中的Axes，然后修改这个Axes的属性.matplotlib.artist.Artist代表了具体的图表组件，即调用了Renderer的接口在Canvas上作图.......
2022-07-16 18:32:38
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原创 matplotlib第1部分 认识matplotlib
Matplotlib是一个python2D绘图库，用来绘制各种静态，动态，交互式的图表。已成为python中公认的数据可视化工具。
2022-07-12 08:31:39
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空空如也
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