12 2022 档案
摘要：原文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385 摘要 作者提出了一个残差学习结构用来解决非常深网络的退化问题和训练问题。原来的网络是为了拟合一个分布函数，我们重构了网络让它去拟合相较于输入的残差。我们做了充足的实验说明了残差网络更容易被优化，在加深网络的过程中能获得更高的
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摘要：Tensor的概念 张量是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。 Tensor与Variable Variable是torch.autograd中的数据类型 主要用于封装Tensor，进行自动求导 data: 被包装的Tensor grad: data的梯度 grad_fn: 创建Tenso
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摘要：张量的操作 张量拼接与切分 torch.cat和torch.stack torch.cat() 功能：将张量按维度dim进行拼接 tensors: 张量序列 dim: 要拼接的维度 torch.stack() 功能：在新创建的维度dim上进行拼接 tensors: 张量序列 dim: 要拼接的维度
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