pytorch
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卍郝凝卍
这个作者很懒，什么都没留下…
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`torch`, `torch.nn`, 和 `torch.nn.functional`
在 PyTorch 中，`torch`, `torch.nn`, 和 `torch.nn.functional` 是三个非常重要的模块，它们分别提供了深度学习所需的基本构件、层次结构、以及功能函数。原创 2024-08-30 10:51:28 · 478 阅读 · 0 评论 -
pytorch的继承方法
**在 `class` 括号中继承**: 这是声明性的，表示子类继承了哪些父类，它是静态地定义类的层次结构。- **`super()`**: 是动态调用的，用于在子类中显式调用父类的方法，特别是在重写方法时，用来扩展而不是完全取代父类的方法。两者紧密相关，定义时的继承提供了结构，`super()` 则提供了灵活性，使得子类可以更好地控制继承的行为。原创 2024-08-28 14:57:42 · 498 阅读 · 0 评论 -
pytorch中的__init__()与super__init__()方法
super(MyModel, self).__init__() # 调用 nn.Module 的 __init__ 方法return x。原创 2024-08-28 14:52:53 · 711 阅读 · 0 评论 -
pytorch学习3
Loss损失函数一方面计算实际输出和目标之间的差距。Loss损失函数另一方面为我们更新输出提供一定的依据。原创 2024-05-14 13:50:57 · 1086 阅读 · 1 评论 -
pytorch学习2
我们的神经网络是继承nn.Module这个类，即nn.Module为父类，nn.Module为所有神经网络提供一个模板，对其中一些我们不满意的部分进行修改。原创 2024-05-10 15:13:55 · 822 阅读 · 0 评论 -
pytorch学习1
torchvision中有很多数据集，当我们写代码时指定相应的数据集指定一些参数，它就可以自行下载。CIFAR-10数据集包含60000张32×32的彩色图片，一共10个类别，其中50000张训练图片，10000张测试图片。原创 2024-05-09 14:43:26 · 588 阅读 · 0 评论