weixin_43723467的博客

基本数据类型 torch.FloatTensor, torch.ByteTensor, torch.IntTensor a = torch.randn(2, 3) # 随机生成2行3列的tensor, randn代表满足N(0,1)正态分布 a.type() # 'torch.FloatTensor' isinstance(a, torch.FloatTensor) # True 参...

AE,VAE原理 原理（encoder-neck-reconstruct,降维） 自动编码机Auto-Encoder (AE)由两部分encoder和decoder组成，encoder输入x数据，输出潜在变量z，decoder输入z然后输出一个x’，目的是让x’与x的分布尽量一致，当两者完全一样时，中间的潜在变量z可以看作是x的一种压缩状态，包含了x的全部feature特征，此时监督信号就是...

RNN原理 循环神经网络：处理序列模型，权值共享。 h[t] = fw(h[t-1], x[t]) #fw is some function with parameters W h[t] = tanh(W[h,h]*h[t-1] + W[x,h]*x[t]) #to be specific y[t] = W[h,y]*h[t] Sequence to Sequence 模型示意图...

训练脚本Train.py的大致流程 首先要从torchvision包中import datasets和transforms, 用于加载数据集。而这又分两种情况，数据集在Pytorch中已有或者自定义数据集 Pytorch中已有(以CIFAR10举例) #data和./data一样，都是当前目录下创建一个data文件夹，在里面下载 #transforms对图片做变换，normalize正则化...