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PyTorch学习

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全部文章 / PyTorch学习（共11篇）

PyTorch: 迁移学习实战

版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79321713 简介：迁移学习是把一个领域(即源领域)的知识,迁移到另外一个领域(即目标领域),使得目标领域能够取得更好的学习效果。通...

2018-02-13

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PyTorch: 序列到序列模型(Seq2Seq)实现机器翻译实战

版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79318644 简介在这个项目中，我们将使用PyTorch框架实现一个神经网络，这个网络实现法文翻译成英文。这个项目是Sean R...

2018-02-12

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PyTorch: RNN实战详解之生成名字

版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79316964 介绍上一篇我们讲了如何在PyTorch框架下用RNN分类名字http://blog.csdn.net/m0_3730...

2018-02-12

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PyTorch: RNN实战详解之分类名字

版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79316013 本文从数据集到最终模型训练过程详细讲解RNN，教程来自于作者Sean Robertson写的教程，我根据原始文档，一步一...

2018-02-12

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PyTorch: N-Gram Language Modeling

版权声明：博客文章都是作者辛苦整理的，转载请注明出处，谢谢！ http://blog.csdn.net/m0_37306360/article/details/79313809 PyTorch中Word Embeddings 在介绍N-Gram 语言模型之前我们先简单介绍一下如何在PyTorch...

2018-02-11

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PyTorch: 训练分类器实战详解(分类CIFAR10)

神经网络模型训练过程通过学习前面几个例子，我们可以总结一下神经网络的典型训练过程如下：第一步：定义具有一些可学习参数（或权重）的神经网络第二步：迭代输入数据集第三步：通过网络处理输入第四步：计算损失(loss) 第五步：反向传播网络的参数第六步：更新网络的参数，通常使用一个...

2018-02-11

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PyTorch: CNN实战MNIST手写数字识别

简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一，在图像处理领域取得了很大的成功，在国际标准的ImageNet数据集上，许多成功的模型都是基于CNN的。卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层：输入层：用于数据的...

2018-02-11

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PyTorch:线性回归和逻辑回归实战

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步： 1.设计网络架构 2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer) 3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)、更新模型参数(update)) #author:yuquanle #data:...

2018-02-11

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PyTorch: 梯度下降及反向传播

线性模型线性模型介绍线性模型是很常见的机器学习模型，通常通过线性的公式来拟合训练数据集。训练集包括(x,y)，x为特征,y为目标。如下图：将真实值和预测值用于构建损失函数，训练的目标是最小化这个函数，从而更新w。当损失函数达到最小时(理想上,实际情况可能会陷入局部最优)，此时的模型为...

2018-02-10

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PyTorch学习之基本操作

基本概念 Tensors: Tensors和Numpy’s的ndarrys相似，可以在GPU上使用Tensors来加速计算。构建矩阵(不初始化): x = torch.Tensor(5, 3) print(x) 构建矩阵(随机初始化): x = torch.rand(5, 3) G...

2018-02-10

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