dadada 白的博客

linear 参数

https://www.cnblogs.com/wushaogui/p/9176617.html目录CNN 卷积层：线性层：CNN 卷积层：局部感受野（local receptive fields）：图像的空间联系是局部的，就像人通过局部的感受野去感受外界图像一样，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。LeNet-5网络模型 大小计算： C1： 5 x 5 x 20 = 500，.

单通道，三通道 介绍：（一）：单通道图，俗称灰度图，每个像素点只能有有一个值表示颜色，它的像素值在0到255之间，0是黑色，255是白色，中间值是一些不同等级的灰色。（也有3通道的灰度图，3通道灰度图只有一个通道有值，其他两个通道的值都是零）。（二）:三通道图，每个像素点都有3个值表示 ，所以就是3通道。也有4通道的图。例如RGB图片即为三通道图片，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色的，RGB即.

Numpy 反向传播拟合 sin():# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 2021/1/3 21:38# @Author : wwq_biubiu！！# @FileName: grand.py# @Software: PyCharmimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport numpy as npimport math#create the input and outpu..

数据库介绍在本次案例中 使用 CIFAR10 数据集。它具有以下类别：“飞机”，“汽车”，“鸟”，“猫”，“鹿”，“狗”，“青蛙”，“马”，“船”，“卡车”。CIFAR-10中的图像尺寸为3x32x32，即尺寸为32x32像素的3通道彩色图像。基本顺序：使用以下torchvision加载和标准化CIFAR10训练和测试数据集 定义卷积神经网络 定义损失函数 根据训练数据训练网络 在测试数据上测试网络使用以下torchvision加载和标准化CIFAR10训练和测试数据...

PyTorch提供了设计精美的模块和类torch.nn，torch.optim，Dataset和DataLoader来帮助您创建和训练神经网络。为了充分利用它们的功能并针对您的问题对其进行自定义，您需要真正地了解他们在做什么。为了建立这种理解，我们将首先在MNIST数据集上训练基本神经网络，而无需使用这些模型的任何功能。我们最初将仅使用最基本的PyTorch的tensor功能。然后，我们将逐步从增加一个功能torch.nn，torch.optim，Dataset，或DataLoader.每个模块显示