泛泛之素

环境 系统 ： win 10 显卡：gtx965m cpu ：i7-6700HQ python 3.61 pytorch 0.3 包引用 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import numpy as np import visdom import

环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 什么是GAN.. 网上找的解答： 以竞争的方式达到以假乱真的，颇有遗传算法适者生存的意味（自己瞎琢磨的）。 GAN的分为两个部：第一部分为判别器，判别器只判断真伪，即 0（真）、1（假）。运作过程为两步走：1、向原

pytorch 官网上只有linux和Mac的程序包，没有windows系统的，但是windows系统还是可以用pytorch的。 github： https://github.com/peterjc123/pytorch-scripts 首先要安装anaconda： 推荐清华镜像 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archi

环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 数据 使用 mnist，使用方法前面文章有。 train_dataset = datasets.MNIST('./mnist', True, transforms.ToTensor(), download=False)

环境 python 3.61 win 10 pytorch visdom 引入模块 import numpy as np import pandas as pd import torch.nn.functional as F import torch from torch.autograd import Variable import visdom 引入数据：

运行环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 数据集使用 Cifar-10 由60000张32*32的 RGB 彩色图片构成，共10个分类。50000张训练，10000张测试（交叉验证）。这个数据集最大的特点在于将识别迁移到了普适物体，而且应用于多分类。 数据下

环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 数据下载 来源自Sasank Chilamkurthy 的教程； 数据：下载链接。 下载后解压放到项目根目录： 数据集为用来分类 蚂蚁和蜜蜂。有大约120个训练图像，每个类有75个验证图像。 数据导入 可

colormaps = ['Viridis',"RdBu",'Greys','YIGnBu','Greens','YIOrRd','Bluered','Picnic','Portland','Jet','Hot','Blackbody','Earth','Electric'] RdBu, Picnic,Greys,Portland Viridis,YIOrRd,Bluered,Blac

上一篇我们应用rnn进行分类，本篇根据rnn可以联系上下文的特点，我们通过对各个国家姓的训练，给神经网络国家标签和一个起始字母，神经网络或返回一个完整的姓氏。 依旧引用引用Sean Robertson 的小例子：https://github.com/spro/practical-pytorch 环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965

引用Sean Robertson 的一个小例子：https://github.com/spro/practical-pytorch 环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 数据集 下载地址：https://download.pytorch.org/tuto

运行环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 普通神经网络 class Nueralnetwork(nn.Module): def __init__(self,in_dim,hidden1,hidden2,out_dim): super(Nue

环境 系统：win10 cpu：i7-6700HQ gpu：gtx965m python : 3.6 pytorch ：0.3 RNN 详细看这：http://blog.youkuaiyun.com/heyongluoyao8/article/details/48636251 简单来讲，rnn与传统的神经网络相比，最大的优势是隐藏层的神经单元互通，隐藏层