SimpleZihao的博客

里面有一部分是摘录1. dim函数的部分理解tf.nn.functional.softmax(x,dim = -1)中的参数dim是指维度的意思dim = 0, 对每一维度相同位置的数值进行softmax运算dim = 1, 对某一维度的列进行softmax运算dim = 2, 对某一维度的行进行softmax运算dim = -1, 对某一维度的行进行softmax运算2. enumerate的使用：将可迭代对象如字符串、列表、元组、字典、集合，组合成索引+数据格式输出，第一个参数为可迭代

# -*- coding: utf-8 -*-# @Author : Fuzihao# @File : Image_classification.py# @Project: pythonProject14# @CreateTime : 2021/4/1 13:56:31import timeimport cv2import torchimport torchvisionfrom PIL import Imageimport torch.nn as nnimport torchvisi

深度学习入门之卷积神经网络训练CIFAR10数据集import torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvision.transforms as transform# 加载数据集 并归一化transform = transform.Compose( [transform

深度学习练手之卷积神经网络训练MNIST数据集（pytorch）import timeimport torchimport torchvisionimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.utils.data import DataLoaderimport torchvision.transforms as transformsstart_time = time.time()# 数据预处理# ！！！