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VickyWu
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2025年4月26日
九、神經網絡-搭建小實戰和Sequential的使用
摘要: 小土堆的視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=6cb513d59bf1f73f86d4225e9803d47b&p=22 Sequential容器的
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posted @ 2025-04-26 14:26 W-Vicky11
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2025年3月27日
八、神經網絡-線性層及其他層介紹
摘要: 小土堆的視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN/?spm_id_from=333.1391.0.0&p=21&vd_source=6cb513d59bf1f73f86d4225e9803d47b Linear Layers及其他一些層: Line
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posted @ 2025-03-27 13:06 W-Vicky11
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2025年3月25日
七、神經網絡-非線性激活
摘要: 小土堆視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=6cb513d59bf1f73f86d4225e9803d47b&p=19 非線性變換的主要目的:引入非
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posted @ 2025-03-25 22:19 W-Vicky11
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六、神經網絡-最大池化
摘要: 小土堆的視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=6cb513d59bf1f73f86d4225e9803d47b&p=19 前置知識 最大池化也可以稱
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posted @ 2025-03-25 20:23 W-Vicky11
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五、神經網絡的基本框架-nn.module的使用、卷積
摘要: 小土堆的視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=6cb513d59bf1f73f86d4225e9803d47b&p=16 前置知識 super().
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posted @ 2025-03-25 15:59 W-Vicky11
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2025年3月24日
四、關于pytorch中直接調用對象
摘要: 基于之前有C++基礎,對于python中的一些函數的用法總會有些疑問。 例如,為什么python可以直接調用對象,而不是調用對象里的函數呢? 以下為包含__call__函數的類的調用 除此之外, 在PyTorch 中,所有繼承自 nn.Module 的類都繼承了一個特殊的 call() 方法。 #
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posted @ 2025-03-24 20:26 W-Vicky11
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三、dataloader的使用
摘要: 使用dataloader可以批量加載數據 導入dataloader: from torch.utils.data import DataLoader dataloader的使用方法: 根據上圖我們可以知道dataloader所需要的參數,包括dataset、batch_size、shuffle、sa
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posted @ 2025-03-24 19:19 W-Vicky11
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2025年3月11日
基于keras的二分類問題
摘要: 文章的例子來源于《Python深度學習》 雖然現在普遍更常使用pytorch框架,而keras框架使用較少。但作為0基礎小白,本書還是十分推薦的。書中講了許多深度學習最基礎的概念問題,能幫助大家迅速入門。 筆者筆記記于colab筆記本中: https://colab.research.google.
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posted @ 2025-03-11 17:04 W-Vicky11
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二、torchvision中的transforms,及常見的使用
摘要: 小土堆視頻鏈接:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=6cb513d59bf1f73f86d4225e9803d47b&p=10 前置知識: __call
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posted @ 2025-03-11 16:58 W-Vicky11
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一、tensorboard學習
摘要: 小土堆教學視頻:https://www.bilibili.com/video/BV1hE411t7RN?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=6cb513d59bf1f73f86d4225e9803d47b&p=8 1.TensorBoard
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posted @ 2025-03-11 16:36 W-Vicky11
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