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摘要: ⾸先导⼊本节实现所需的包或模块。 1.获取数据集 使⽤Fashion MNIST数据集,并设置批量⼤⼩为256。 2.初始化模型参数 跟线性回归中的例⼦⼀样,我们将使⽤向量表示每个样本。已知每个样本输⼊是⾼和宽均为28像素的图像。模型的输⼊向量的⻓度是$28 \times 28 =784$:该向量的 阅读全文
posted @ 2020-02-22 21:22 Someday&Li 阅读(612) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 学习内容概览: "3D transformations" "Viewing(观测)转换" View/Camera transformation Projection(投影) transformation Orthographic(正交) projection Perspective(透视) proj 阅读全文
posted @ 2020-02-21 22:57 Someday&Li 阅读(648) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、Tensor用于自动求梯度 "tensor"这个单词⼀般可译作“张量”,张量可以看作是⼀个多维数组。标量可以看作是0维张量,向量可以看作1维张量,矩阵可以看作是⼆维张量。 在深度学习中,我们经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的 包能够根据输⼊和前向传播过程⾃动构建计算图 阅读全文
posted @ 2020-02-20 22:56 Someday&Li 阅读(626) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本节将介绍如何只利⽤ 和 来实现⼀个线性回归的训练。 ⾸先,导⼊本节中实验所需的包或模块,其中的matplotlib包可⽤于作图,且设置成嵌⼊显示。 ⾸先,导⼊本节中实验所需的包或模块: 一、生成数据集 我们构造⼀个简单的⼈⼯训练数据集,它可以使我们能够直观⽐较学到的参数和真实的模型参数的区 别。设 阅读全文
posted @ 2020-02-19 23:10 Someday&Li 阅读(476) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、为什么学习transformation? modeling(建模) Viewing(可视化) 为什么translation? 1. 建模:转化 2. 建模:旋转 3. 建模:变换尺度 这个是Pixar公司的开场动画,那个小人一直在踩字母‘I’,这个插入gif有点问题,就用截图了。 4. 3D到2 阅读全文
posted @ 2020-02-18 21:57 Someday&Li 阅读(661) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 为了防止python环境变乱,于是新建子环境进行不同项目操作。最近想使用jupyter切换环境进行操作。遇到了下列问题: "1. 安装插件,使jupyter可以切换环境" "2. ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。" "3. ImportError: DL 阅读全文
posted @ 2020-02-17 11:18 Someday&Li 阅读(5193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、导入所需的包或模块: 运行环境:win10 运行平台: python版本:python3.7 阅读全文
posted @ 2020-02-16 22:59 Someday&Li 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在学习pytorch版本的深度学习中,大多会因为这个包困扰,如果直接安装 包,在后期使用中会导致某些函数无法实现。因此仍旧需要安装 "'d2lzh_pytorch'下载传送门" ,下载解压后,直接放入包文件里即可。 我的文件路径,可参考一下: 我下载之后运行下面的导入包的命令时,还提示 ,`tqdm 阅读全文
posted @ 2020-02-16 22:12 Someday&Li 阅读(11033) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 其他博客: 多层感知机从零开始实现:https://www.cnblogs.com/somedayLi/p/12359167.html 多层感知机简洁实现:https:////www.cnblogs.com/somedayLi/p/12359420.html 一、隐藏层 多层感知机在单层神经⽹络的基 阅读全文
posted @ 2020-02-15 21:29 Someday&Li 阅读(1767) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、向量(Vectors) 向量表示示意图: 有序实数组,用以表示在不同坐标轴上的投影长度 有行和列两种表达方式,在图形学中常以列表达 代表了一个有方向的长度 基本运算: 加法(满足结合律和交换律) 标量乘以向量(满足结合律和分配率) 点乘(内积,结果为标量,几何意义是 [公式] ,满足分配率和交换 阅读全文
posted @ 2020-02-14 22:42 Someday&Li 阅读(848) 评论(2) 推荐(1) 编辑
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