【从零开始学习深度学习】8.Pytorch实现softmax回归模型训练
1. Pytorch实现softmax回归模型使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l 1.1 获取和读取数据我们仍然使用Fas....
【从零开始学习深度学习】4.基于pytorch框架自带模型实现线性回归的训练过程
1.1 生成数据集我们生成与上一篇文章中相同的数据集。其中features是训练数据特征，labels是标签。样本形状为1000*2。num_inputs = 2 num_examples = 1000 true_w = [2, -3.4] true_b = 4.2 features = torch.tensor(np.random.normal(0, 1, (num_examples, num....
【从零开始学习深度学习】3. 基于pytorch手动实现一个线性回归模型并进行min--batch训练
1.1 线性回归简介线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深....
【从零开始学习深度学习】2. 深度学习框架Pytorch如何自动求梯度（gradient）
1 自动求梯度在深度学习中，我们经常需要对函数求梯度（gradient）。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。本文将介绍如何使用autograd包来进行自动求梯度的有关操作。1.1 概念上一节介绍的Tensor是这个包的核心类，如果将其属性.requires_grad设置为True，它将开始追踪(track)在其上的所有操作（这样就可以....
【从零开始学习深度学习】1. 深度学习框架Pytorch的基本操作
1. Pytorch基本操作在PyTorch中，torch.Tensor是存储和变换数据的主要工具。Tensor和NumPy的多维数组非常类似。但是Tensor提供GPU计算和自动求梯度等更多功能，因此Tensor更加适合深度学习。"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。1.1 创建Tensor....
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