2024年8月25日
19-神经网络-模型的加载和保存
摘要： model.eval()和torch.no_grad()的区别 https://blog.csdn.net/qq_41813454/article/details/135129279 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functio 阅读全文
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18-神经网络-自定义带参数的层
摘要： 1、nn.Parameter函数 2、torch.mm 和torch.matmul区别 都是 PyTorch 中用于矩阵乘法的函数，但它们在使用上有细微的差别 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F cla 阅读全文
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17-神经网络-延迟初始化
摘要： 使用torch.nn.LazyLinear(output)实现延迟初始化 import torch import torch.nn as nn class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() 阅读全文
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16-神经网络-参数绑定
摘要： ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240825110451280-1080924502.png) 阅读全文
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15-神经网络-参数初始化
摘要： ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240825110338159-1534763745.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240825110353076-1835101190.png) ![](https:// 阅读全文
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14-神经网络-参数管理
摘要： torch.rand和torch.randn的区别： 阅读全文
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2024年8月24日
13-神经网络-模型预测
摘要： nn.ReLU()是构造了一个ReLU对象，并不是函数调用，而F.ReLU()是函数调用 类似于这样来构造我们的层和块，可以比直接用nn.Sequential有更高的灵活性。当然我们也可以在我们的class中使用nn.Sequential，这样组合使用也可以提高灵活性 阅读全文
posted @ 2024-08-24 16:24 不是孩子了 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
11-过拟合-丢弃法dropout
摘要： ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240824110544748-426795508.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240824110559950-1478485665.png) ![](https://i 阅读全文
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10-正则化项-权重衰退
摘要： ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240824104121626-183918958.png) ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240824104135789-956014415.png) 阅读全文
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9-K折交叉验证
摘要： ![](https://img2024.cnblogs.com/blog/2506674/202408/2506674-20240824101535077-245617055.png) 阅读全文
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