03 2022 档案
摘要：input = torch.randn(1, 3, 8, 9) print(input) 输出：1这个张量，其中是3个通道，8行，9列的数据（从外面往里面数） tensor([[[[-1.3645, 1.3841, 0.9907, 0.3150, -0.2379, -0.3170, -0.0550,
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摘要：CLASStorch.nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, bias=True, dilation=1, padding_
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摘要：pytorch之ImageFoldertorchvision已经预先实现了常用的Dataset，包括前面使用过的CIFAR-10，以及ImageNet、COCO、MNIST、LSUN等数据集，可通过诸如torchvision.datasets.CIFAR10来调用。在这里介绍一个会经常使用到的Dat
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摘要：http://blog.csdn.net/majinlei121/article/details/46742339 http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/9028365 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled
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摘要：定义 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。一句话：给定数据，预测标签。 无监督学习是机器学习任务的一种。它从无标记的训练数据中推断结论。最典型的无监督学习就是聚类分析，它可以在探索性数据分析阶段用于发现隐藏的模
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摘要：np.prod()函数用来计算所有元素的乘积，对于有多个维度的数组可以指定轴，如axis=1指定计算每一行的乘积。 x.view(x.size(0), -1) 首先，在pytorch中的view()函数就是用来改变tensor的形状的，例如将2行3列的tensor变为1行6列，其中-1表示会自适应的
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摘要：1.简介 torch.autograd.Variable是Autograd的核心类，它封装了Tensor，并整合了反向传播的相关实现 Variable和tensor的区别和联系 Variable是篮子，而tensor是鸡蛋，鸡蛋应该放在篮子里才能方便拿走（定义variable时一个参数就是tenso
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摘要：GAN概述 在讲GAN之前，先讲一个小趣事，你知道GAN是怎么被发明的吗？据Ian Goodfellow自己说： 之前他一直在研究生成模型，可能是一时兴起，有一天他在酒吧喝酒时，在酒吧里跟朋友讨论起生成模型。然后Ian Goodfellow想到GAN的思想，跟朋友说你应该这么做这么做这么做，我打赌一
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摘要：1）神经元（Neuron）——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络的情况下，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，
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