04 2021 档案
发表于 2021-04-30 18:08阅读：50评论：0推荐：0
摘要：# 生成数据 import torch from matplotlib import pyplot as plt import random import traceback # create data def create_data(W, b, num): X = torch.normal(mea
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发表于 2021-04-30 12:45阅读：60评论：0推荐：0
摘要：1、自己创建一个2维线性回归数据集 import torch from matplotlib import pyplot as plt import random import traceback # create data def create_data(W, b, num): X = torch
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发表于 2021-04-27 10:35阅读：56评论：0推荐：0
摘要：# 总共有以下用途 * 1 使用 * 将可迭代对象解包至列表/元组 * 2 使用 * 和 ** 向函数传递参数 * 3 使用 * 和 ** 捕捉传递至函数的参数* 4 使用 ** 将字典解包至其他字典 * 5 使用 * 接受 keyword-only 参数* 6 使用 * 捕捉元组解包过程中的项 #
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发表于 2021-04-22 15:32阅读：102评论：0推荐：0
摘要：各组件关系：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 我发现用清华镜像下载不下来，用-c pytorch从官网下反而很快 1、windows10 conda create -n pytorch python=3.8 conda activa
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发表于 2021-04-11 19:39阅读：0评论：0推荐：0
摘要：https://yinguobing.com/separable-convolution/#fn2 移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为Separable Convolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为Depthwise Convolution与Pointwis
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发表于 2021-04-08 11:50阅读：185评论：0推荐：0
摘要：网上有不少解释，包括下面这张图片 uploading-image-3262.png 光靠图片理解还是不够，而且特别容易理解反了。这里用一个实例进行讲解。 一个非常简单的数据集，包含两个sample，3个features。 第一个sample: X1=1.0，X2=1.0, X3=1.0 第二个sam
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