[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)
深度学习实战 numpy生成实数序列
在利用python在进行数据分析的时候,经常需要按照某种规则快速生成实数序列,尤其是在学习matplotlib绘图的时候,需要模拟生成数据,然后开始绘制。那么在python中有哪些方式生成实数序列呢?本文将为大家一一介绍。在numpy中有多种生成序列的函数,分别是arange、linspace、logspace和geomspace,那么这几种方式有哪些区别呢?我们在日常开发中如何选择合适的方法来....

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