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2018年3月3日
『PyTorch』第十三弹_torch.nn.init参数初始化
摘要： torch.nn.init初始化参数的方法；不同层类型定制化初始化 阅读全文
posted @ 2018-03-03 16:08 叠加态的猫 阅读(13124) 评论(0) 推荐(1) 编辑
『PyTorch』第十二弹_nn.Module和nn.functional
摘要： 一、nn.functional函数基本使用；二、搭配使用nn.Module和nn.functional；三、nn.functional函数构造nn.Module类 阅读全文
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『PyTorch』第十一弹_torch.optim优化器
摘要： 一、简化前馈网络LeNet；二、优化器基本使用方法；三、网络模块参数定制；四、在训练中动态的调整学习率 阅读全文
posted @ 2018-03-03 15:02 叠加态的猫 阅读(9014) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年2月28日
『PyTorch』第十弹_循环神经网络
摘要： nn.RNN；nn.RNNCell；nn.Embedding 阅读全文
posted @ 2018-02-28 19:00 叠加态的猫 阅读(3346) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年2月27日
『PyTorch』第九弹_前馈网络简化写法
摘要： nn.Sequential()对象；nn.ModuleList()对象 阅读全文
posted @ 2018-02-27 09:47 叠加态的猫 阅读(5113) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2018年2月26日
『PyTorch x TensorFlow』第八弹_基本nn.Module层函数
摘要： 卷积;池化;线性;BatchNorm;Dropout;激活函数;激活函数 阅读全文
posted @ 2018-02-26 17:17 叠加态的猫 阅读(5817) 评论(0) 推荐(1) 编辑
『PyTorch』第七弹_nn.Module扩展层
摘要： nn.Module原理性介绍 阅读全文
posted @ 2018-02-26 15:18 叠加态的猫 阅读(6757) 评论(0) 推荐(1) 编辑
2018年2月19日
『PyTorch x TensorFlow』第六弹_从最小二乘法看自动求导
摘要： 几种最小二乘法实现 阅读全文
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『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_下：函数扩展&高阶导数
摘要： 一、封装新的PyTorch函数；二、高阶导数；三、梯度检查 阅读全文
posted @ 2018-02-19 11:27 叠加态的猫 阅读(8554) 评论(1) 推荐(0) 编辑
2018年2月15日
『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_中：Variable梯度探究
摘要： 查看非叶节点梯度的两种方法；多次反向传播试验 阅读全文
posted @ 2018-02-15 21:13 叠加态的猫 阅读(2924) 评论(2) 推荐(0) 编辑
『PyTorch』第五弹_深入理解autograd_上：Variable属性方法
摘要： Variable类源码简介；Variable类和计算图（Variable使用简介） 阅读全文
posted @ 2018-02-15 20:12 叠加态的猫 阅读(22930) 评论(1) 推荐(1) 编辑
2018年2月14日
『PyTorch』第五弹_深入理解Tensor对象_下：从内存看Tensor
摘要： Tensor存储结构如下， 如图所示，实际上很可能多个信息区对应于同一个存储区，也就是上一节我们说到的，初始化或者普通索引时经常会有这种情况。 一、几种共享内存的情况 view 上面代码，我们通过.storage()可以查询到Tensor所对应的storage地址，可以看到view虽然不是inpla 阅读全文
posted @ 2018-02-14 08:16 叠加态的猫 阅读(5626) 评论(3) 推荐(2) 编辑
2018年2月12日
『PyTorch』第五弹_深入理解Tensor对象_中下：数学计算以及numpy比较_&_广播原理简介
摘要： 简单数学操作：逐元素操作、归并操作、比较操作；Numpy和Tensor：数组和张量内存共享、广播原理及模拟、expand方法 阅读全文
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『PyTorch』第五弹_深入理解Tensor对象_中上：索引
摘要： 普通索引、高阶索引 阅读全文
posted @ 2018-02-12 18:02 叠加态的猫 阅读(5893) 评论(0) 推荐(0) 编辑
『PyTorch』第五弹_深入理解Tensor对象_上：初始化以及尺寸调整
摘要： 初始化以及尺寸调整 阅读全文
posted @ 2018-02-12 17:44 叠加态的猫 阅读(4165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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