PyTorch基础之模型保存与重载模块、可视化模块讲解（附源码）
训练模型时，在众多训练好的模型中会有几个较好的模型，我们希望储存这些模型对应的参数值，避免后续难以训练出更好的结果，同时也方便我们复现这些模型，用于之后的研究。PyTorch提供了模型的保存与重载模块，包括torch.save()和torch.load()，以及pytorchtools中的EarlyStopping，这个模块就是用来解决上述的模型保存与重载问题一、保存与重载模块若希望保存/加载模....
PyTorch基础之优化器模块、训练和测试模块讲解（附源码）
一、优化器模块torch.optim是一个具备各种优化算法的库，可以支持大部分常用的优化方法，并且这个接口具备足够的通用性，这使得它能够集成更加复杂的优化算法1：optimizer的使用构建一个optimizer对象参数设置（需要优化的参数、设置学习率等）另外，还可以单独设置每个参数值表示model.base的参数都将使用0.001的学习率，model.regression的参数将使用0.000....
PyTorch基础之激活函数模块中Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU函数讲解（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~激活函数是神经网络中的重要组成部分。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间有一个函数关系。如果这个函数我们设置为非线性函数，深层网络的表达能力将会大幅度提升，几乎可以逼近任何函数，这里，我们把这些非线性函数叫做激活函数。激活函数的作用就是给网络提供非线性的建模能力。一、Sigmoid函数Sigmoid函数指一类S型曲线函数，为两端饱和函数....
PyTorch基础之网络模块torch.nn中函数和模板类的使用详解（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~PyTorch中的torch.nn模块有许多自带的函数，如全连接层，卷积层，归一化层等，都已经被封装在该模块下，可以直接使用，在编写代码的过程中十分简便，下面对他们进行介绍一、torch.nn函数简介（1） nn.Linear()用于设置网络中的全连接层 import torch from torch import nn linear = torch.....
PyTorch基础之数据模块Dataset、DataLoader用法详解（附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~Dataset和DataLoader都是用来帮助我们加载数据集的两个重要工具类。Dataset用来构造支持索引的数据集在训练时需要在全部样本中拿出小批量数据参与每次的训练，因此我们需要使用DataLoader，即DataLoader是用来在Dataset里取出一组数据(mini-batch)供训练时快速使用的1：Dataset简介及用法Dataset本....
PyTorch基础之张量模块数据类型、基本操作、与Numpy数组的操作详解（附源码 简单全面）
需要源代码文件请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~一、张量模块张量（Tensor）是PyTorch最基本的操作对象，是具有统一类型的多维数组。大家对标量、向量和矩阵都非常熟悉，但是当我们想描述一个高维数据时，标量、向量和矩阵有些“力不从心”，因此，张量应运而生在几何定义中，张量是基于标量、向量和矩阵概念的延伸。通俗一点理解，可以将标量视为0维张量，向量视为1维张量，矩阵视为2维张量。在深度学习领....
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