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摘要： 1. SGD训练时，初始化学习率为0.05时，loss出现了 nan （百度： pytorch loss nan， 但是目前暂未看懂解释，大概是loss出现了inf，学习率偏大？） 阅读全文

摘要： 参考： https://blog.csdn.net/Riverhope/article/details/78922006 vstack，vertical 垂直堆叠 hstack， horizontal 水平堆叠 注意：使用时可以空初始化： vstack垂直堆叠要求列必须初始化（列数对齐） hstac 阅读全文

摘要： 实际运用例子： https://zhuanlan.zhihu.com/p/35709485 pytorch CrossEntropyLoss，参考博客如下： https://mathpretty.com/12068.html https://blog.csdn.net/wyyang2/article 阅读全文

摘要： %matplotlib inline import numpy as np import torch from torch import nn import matplotlib.pyplot as plt d = 1 n = 200 X = torch.rand(n,d) #200*1, batc 阅读全文

摘要： #define y = X @ w import torch from torch import nn #第一模块，数据初始化 n = 100 X = torch.rand(n,2) true_w = torch.tensor([[-1.],[2]]) y = X @ true_w + torch. 阅读全文

摘要： 参考： https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw/blob/master/PyTorch_Introduction.ipynb 模拟一个回归模型，y = X * w + 随机数 如，y : n*1矩阵， X : n*2矩阵 , w : 1,2矩阵 设置true_w 阅读全文

摘要： 参考：https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78647711 import os # 默认情况，TF 会占用所有 GPU 的所有内存, 我们可以指定 # 只有 GPU0 和 GPU1 这两块卡被看到，从而达到限制其使用所有GPU的目的 os.env 阅读全文

摘要： 易错点：注意带上参数axis，否则的话，默认对全部元素求和，返回一个数值int 参考：https://www.jianshu.com/p/30b40b504bae tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, re 阅读全文

摘要： import tensorflow as tf import numpy as np a = tf.range(1,7) a = tf.reshape(a,[2,3]) b = tf.constant([[2],[2],[2]]) #b = tf.reshape(b,[1,-1]) c = tf.m 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/mzpmzk/article/details/78636137 关于张量tensor的介绍 import tensorflow as tf import numpy as np x = tf.convert_to_tensor([[0,1,2],[3,4, 阅读全文