随笔分类 -  Python

pytorch深度学习基础模型
摘要：激活函数 作用 在网路的中间层，允许输出函数在不同的值上具有不同的斜率，这些不同斜率的部分可以近似任意函数。 在网络的最后一层，可以将线性运算的输出限制在指定范围内。 具有的性质 非线性：非线性允许整个网络可以近似更复杂的函数。 可微：可以通过梯度来更新。 至少有一个敏感区域：输入中，细微的改变对输 阅读全文
posted @ 2023-07-22 21:29 Laplace蒜子 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Pytorch-机器学习
摘要：线性模型 y = w * x + b def model(t_u,w,b): return w*t_u+b w为权重，b为偏置项，是可学习参数。 损失函数 预测值与真实值之间的误差，以均方损失误差MSE为例。 def loss_fn(t_p,t_c): squared_diffs = (t_p-t_ 阅读全文
posted @ 2023-07-22 02:25 Laplace蒜子 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Pytorch常用函数
摘要：常用函数 随机数 torch.randn(batch,channels,rows,columns) 说明： rows：行 colums：列 channels：通道个数 batch：生成的个数 生成batch个具有channels个通道的rows行columns列的tensor 求平均 tensor. 阅读全文
posted @ 2023-07-19 16:34 Laplace蒜子 编辑

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