pytorch学习二
用户评论
推荐下载
-
pytorch_notebooks PyTorch笔记本的集合用于学习和练习深度学习源码
pytorch_notebooks:PyTorch笔记本的集合,用于学习和练习深度学习
5 2021-02-07 -
pytorch_notebooks fire用于学习和练习深度学习的PyTorch笔记本集合源码
pytorch_notebooks::fire:用于学习和练习深度学习的PyTorch笔记本集合
2 2021-03-24 -
深度学习PyTorch框架实战系列.rar
分享视频教程——深度学习-PyTorch框架实战系列,完整版16章,附源码+数据+课件;课程内容全部以实战为导向,基于当下计算机视觉与自然语言处理中经典项目进行实例讲解,通过Debug模式详解项目中每
26 2020-11-02 -
TensorFlow VS PyTorch之学习率衰减
在训练神经网络时,有些情况下,需要对学习率进行调整。在这里分别介绍TensorFlow和PyTorch的一种方法。 tf.train.exponential_decay() TensorFlow提供了
10 2021-02-01 -
pytorch实现查看当前学习率
在pytorch训练过程中可以通过下面这一句代码来打印当前学习率 print(net.optimizer.state_dict()[‘param_groups’][0][‘lr’]) 补充知识:Pyt
6 2020-12-22 -
PyTorch学习笔记1张量
tensor torch.tensor(data, # 数据 可以使list numpy dtype=None, # 数据类型 默认与data一致 device=None, # 所在设备 cuda /
15 2021-01-16 -
动手学深度学习PyTorch笔记四
一 机器翻译及相关技术 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。 输出序列的长度可能
15 2021-01-16 -
动手学深度学习PyTorch笔记三
一 过拟合、欠拟合及其解决方案 欠拟合(underfitting): 一类是模型无法得到较低的训练误差,我们将这一现象称作 过拟合(overfitting):模型的训练误差远小于它在测试数据集上的误差
21 2021-01-16 -
pytorch学习之注意力机制
Attention 是一种通用的带权池化方法,输入由两部分构成:询问(query)和键值对(key-value pairs)。 不同的attetion layer的区别在于score函数的选择,两种常
18 2021-01-17 -
动手学深度学习PyTorch版4
机器翻译及相关技术 1、机器翻译和数据集 机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。 主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。
23 2021-01-17
暂无评论