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原创 Pytorch下的迁移学习
在实际应用中，自己设计网络往往是不合理的，因此对已经训练好的模型进行调整，作为新的模型，这种方式叫做迁移学习。 迁移学习主要有以下两个应用场景： Finetuning :该模式下使用已训练好的模型初始化网络 特征提取：冻结网络底层结构，除了全连接层。重新设计新的全连接层，并对其参数进行训练。 导入相应的包 # Author： Little chen from __future__ impor...
2019-05-26 17:07:46
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翻译 Pytorch相关操作
Pytorch下的张量操作 Tensors与NumPy中的 ndarrays类似，下面实现一些简单的操作,首先导入相应的包 from __future__ import print_function import torch 张量 构造一个5X3的矩阵 x=torch.empty(5,3) print(x) 输出： tensor([[9.1837e-39, 4.6837e-39, 9.2755...
2019-05-16 21:26:35
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原创 Pytorch入门
1. 什么是Pytorch,为什么选择Pytorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，主要定位两类人群： NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算。 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 2. 配置Python环境 进入Anaconda官网https://www.anaconda.com/download/，选择Python3.7的安装包进行下载，...
2019-05-12 11:03:32
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空空如也
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