Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解
1.What is torch.cat() cat是concatnate的意思：拼接，联系在一起。所以显而易见就是拼接两个tensor的意思 2.How to use torch.cat() C = torch.cat( (A,B),0 ) #按维数0拼接（竖着拼） C = torch.cat( (A,B),1 ) #按维数1拼接（横着拼） 3.Actual code of torch.cat(....
PyTorch学习笔记（三）：PyTorch主要组成模块
1 深度学习步骤（1）数据预处理：通过专门的数据加载，通过批训练提高模型表现，每次训练读取固定数量的样本输入到模型中进行训练（2）深度神经网络搭建：逐层搭建，实现特定功能的层（如积层、池化层、批正则化层、LSTM层等）（3）损失函数和优化器的设定：保证反向传播能够在用户定义的模型结构上实现（4）模型训练：使用并行计算加速训练，将数据按批加载，放入GPU中训练，对损失函数反向传播回网络最前面的层，....
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