06 2024 档案
摘要：下面是一个稍微复杂一些的神经网络示例代码。这个例子实现了一个卷积神经网络（CNN），用于处理图像分类任务（例如MNIST手写数字识别）。该网络包含卷积层、池化层、全连接层以及使用了ReLU激活函数和批量归一化层。 import torch import torch.nn as nn import t
阅读全文
摘要：有一个简单的学习模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(4, 16) # 输入4维，隐藏层16维 self.fc2 =
阅读全文
摘要：python代码： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的神经网络模型 class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(Simpl
阅读全文
摘要：python代码如下： import numpy as np def softmax(logits): """计算softmax概率分布""" exp_logits = np.exp(logits) return exp_logits / np.sum(exp_logits) def cross_e
阅读全文
