[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（二）
5.2 Conv1d conv1d 是一维卷积，它和 conv2d 的区别在于只对宽度进行卷积，对高度不卷积。5.2.1 函数定义torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=5.2.2 参数说明 input：输入的Tensor数据，格式为 (batc....
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[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（一）
一、前言 本想着一篇博文直接写完基于PyTorch的深度学习实战，可写着写着发现字数都上万了。考虑到读者可能花了大力气对这么一篇博文看到失去了对PyTorch神经网络的耐心，同时也为了我个人对文章排版的整理，还是分成了分卷阅读。 这里贴一下上篇博文：[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(上)[变量、求导、损失函数、优化器]二、线性回归 线性回归也叫....
![[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]（一）](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/u4n2puyxrj26a_7141a9e5a75741ad8cc99cc4720add8a.png)
【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....
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