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卷积层#输入图像是单通道灰色，输出通道6（6个卷积核），卷积核大小5x5#全连接层#池化层#激励函数return xnet=Net()print(net)Net类输入为4维张量。Net(使用随机权重反向传播得到随机梯度，当需要多次backward()需要设置retain_graph=True ，保证单次backward()后不会释放计算图而导致下次backward()无法计算。使用一个随机目标值计算均方损失函数并反向传播。
2023-09-25 14:28:58
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空空如也
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