摘要：
Tensors 张量 张量是一种特殊的数据结构，与数组和矩阵非常相似。 在 PyTorch 中，我们使用张量来编码模型的输入和输出，以及模型的参数。 张量类似于 NumPy 的 ndarray，张量可以在 GPU 或其他支持硬件加速器上运行。 事实上，张量和 NumPy 数组通常可以共享相同的底层内 阅读全文
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# Time : 2022.07.06 上午 10:33 # Author : Vandaci(cnfendaki@qq.com) # File : learning_tensor_dim.py # Project : LearningPytorch import torch import torc 阅读全文
摘要：
步骤 step1 1.1 下载 下载安装Anaconda3 链接：Anaconda3 当然也可以从清华大学开源镜像站下载 链接：清华大学开源镜像站Anaconda3下载地址 1.2 安装 安装很简单，一步步跟着建议安装就行 这里不建议勾选，不勾选添加到环境变量，后续可以用Anaconda Promp 阅读全文
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import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers 01 简单的函数API构建模型实例 1.1 建立模型 inputs = keras. 阅读全文
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各类损失函数和激活函数 01 激活函数 softmax 常用于二分类问题
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The Sequential Model 线性堆叠模型 01 设置 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import layers 02 什么时候使用线性堆叠模型 单只有一个输入和一个输 阅读全文
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张量 01 张量的形状 import tensorflow as tf a=tf.constant(4) # 标量a print(a) tf.Tensor(4, shape=(), dtype=int32) b=tf.constant([2.0,3.0,4]) # 向量 print(b) tf.Te 阅读全文
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正负样本 01 几个类型 TP (True Postives)：将正样本预测为正样本 FN (False Negatives)：将正样本预测为负样本（漏报） FP (False Positives)：将负样本预测为正样本（误报） TN (True Negatives)：将负样本预测为负样本 02 几 阅读全文
