随笔分类 - 深度学习
摘要：问题描述 在使用 juypter 记事本执行 ipynb 文件时，默认使用的内核是 Python3 如果这个环境不包含我们所使用的库，比如 pytorch 的库，当我们的代码中调用 pytorch 的一些库方法时，如下面的代码： import torch 此时执行就会报错，会提示找不到对应的模块：
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摘要：Dataset类 介绍 当我们得到一个数据集时，Dataset类可以帮我们提取我们需要的数据，我们用子类继承Dataset类，我们先给每个数据一个编号（idx），在后面的神经网络中，初始化Dataset子类实例后，就可以通过这个编号去实例对象中读取相应的数据，会自动调用__getitem__方法，同
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摘要：在一些源码中，看见了一个导入： import ml_collections 此时会报错，这个包并不是PyTorch的包，同时也非源码中模块 解决办法： pip install ml_collections
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摘要：报错代码： if __name__ == '__main__': model = Perception(2, 3, 2).cuda() input = torch.randn(4, 2).cuda() output = model(input) # output = output.cuda() la
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摘要：步骤 输入层的每个节点与隐藏层的每个节点做点对点计算，加权求和 + 激活函数 利用同样的方法，计算隐藏层到输出层 隐藏层对加权结合后的结果使用激活函数，本例使用Sigmoid 最终的输出值与样本值进行比较，计算出误差 网络结构 代码实现 import numpy as np def _sigmoid
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