pytorch必須掌握的的4種學習率衰減策略
一般來說，我們希望在訓練初期學習率大一些，使得網路收斂迅速，在訓練後期學習率小一些，使得網路更好的收斂到最優解。下圖展示了隨著迭代的進行動態調整學習率的4種策略曲線：
torch**解析 為什麼要使用optimizer.zero_grad()
pytorch：model.train()和model.eval()用法和區別，以及model.eval()和torch.no_grad()的區別
pytorch中的torch.squeeze()函式
深度學習 Pytorch學習筆記（一）
pytorch中需要自己定義網路模型，該模型需要封裝到乙個自定義的類中，該類只是乙個子類，其繼承的父類為torch.nn.module，可見如下樹形結構圖 module實際又是繼承了object類，關於為什麼要繼承object類有興趣的可以看這篇部落格mro演算法 也就是說，自定義的模型除了要有 i...
pytorch 深度學習
pytorch深度學習實踐 訓練集 開發集 模型評估 測試集。f x wx b f x wx b f x w x bloss 乙個樣本 cost mean square error training set 區域性最優，不一定全域性最優。鞍點 梯度為0，但無法繼續迭代。w w c ost ww w ...
深度學習框架 PyTorch（一）
pytorch是基於python的開源深度學習框架，它包括了支援gpus計算的tensor模組以及自動求導等先進的模組，被廣泛應用於科學研究中，是最流行的動態圖框架。pytorch的運算單元叫作張量tensor。我們可以將張量理解為乙個多維陣列，一階張量即為一位陣列，通常叫作向量vector 二階張...