一探torch.nn究竟“What is torch.nn really?”

译者:GeneZC torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 返回给定非线性函数的推荐的增益值.对应关系如下表: 非线性函数 增益 Linear / Identity Conv{1,2,3}D Sigmoid Tanh ReLU Leaky Relu 参数: nonlinearity – 非线性函数 (nn.functional 中的名字) param – 对应非线性函数的可选参数 例子 >>> gain = nn.in

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5653864.html 参考网址: http://torch.ch/docs/getting-started.html http://deepdish.io/2015/02/20/local-torch-installation/ 160714说明:如果需要使用torch及GraphicsMagick并读取jpg图像的话,最好先安装libjpeg的库,然后在安装GraphicsMagick,最后再安装

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221633.html torch中的apply函数通过可以不断遍历model的各个模块.实际上其使用的是深度优先算法. 其具体代码如下所示(代码见torch/install/share/lua/5.1/nn/Module.lua): -- Run a callback (called with the module as an argument) in preorder over this -- m

手把手教你基于torch玩转 学汪峰写词.自动聊天机器人.图像着色.图像生成.看图说话.生成字幕 作者:骁哲.李伟.小蔡.July.说明:本教程出自七月在线开发/市场团队.及七月在线5月深度学习班学员之手,有何问题欢迎加Q群交流:472899334.时间:二零一六年十月十二日. 前言 我们教梵高作画的教程发布之后,国庆7天,上百位朋友一一陆续动手尝试,大有全民DL.全民实验之感.特别是来自DL班的小蔡同学,国庆7天连做10个开源实验,并把这10个实验的简易教程(含自动聊天机器人)发布在社区上:h

1. 尝试第一个 CNN 的 torch版本, 代码如下: 1 -- We now have 5 steps left to do in training our first torch neural network 2 -- 1. Load and normalize data 3 -- 2. Define Neural Network 4 -- 3. Define Loss function 5 -- 4. Train network on training data 6 -- 5. Tes

真正掌握一种算法,最实际的方法,完全手写出来. LSTM(Long Short Tem Memory)特殊递归神经网络,神经元保存历史记忆,解决自然语言处理统计方法只能考虑最近n个词语而忽略更久前词语的问题.用途:word representation(embedding)(词语向量).sequence to sequence learning(输入句子预测句子).机器翻译.语音识别等. 100多行原始python代码实现基于LSTM二进制加法器.https://iamtrask.github.

a.pyimport torch import numpy as np #生成一个五行四列的二维矩阵 print(torch.Tensor(5, 4)) # 返回的数组大小是5x4的矩阵,初始化是0~1的均匀分布 x=torch.rand(5, 4) print(torch.randn(5, 4)) print(x) #查看x的形状 print(x.size()) # numpy 类似的返回5x4大小的矩阵 print(np.ones((5, 4))) # 类似的返回5x4大小的张量 print

一.简化前馈网络LeNet 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 import torch as t class LeNet(t.nn.Module):     def __init__(self):         super(LeNet, self).__init__()         self.features = t.nn.Sequential(