Witryna11 cze 2024 · import sys sys.path.append("..") import d2lzh_pytorch as d2l 3.10.1 定义模型 和softmax回归唯一的不同在于，我们多加了一个全连接层作为隐藏层。 它的隐藏单元个数为256，并使用ReLU函数作为激活函数。 num_inputs, num_outputs, num_hiddens = 784, 10, 256 net = nn.Sequential( d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(num_inputs, … WitrynaPytorch：卷积神经网络CNN，使用重复元素的网络（VGG）训练MNIST数据集99%以上正确率 企业开发 2024-04-07 22:59:47 阅读次数: 0 import torch from torch import …
如何使用本书 — 《动手学深度学习》 文档 - D2L
Witrynaimport torch from torch import nn from torch. nn import init import torchvision import torchvision. transforms as transforms import sys import d2lzh_pytorch as d2l … Witrynafrom tqdm import tqdm # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用 def read_imdb ( folder='train', data_root="/S1/CSCL/tangss/Datasets/aclImdb" ): data = [] for label in [ 'pos', 'neg' ]: folder_name = os. path. join ( data_root, folder, label ) for file in tqdm ( os. listdir ( folder_name )): with open ( os. path. join ( folder_name, file ), 'rb') … philoptochoscranston.org
安装d2lzh_pytorch 包 - 简书
Witryna31 lip 2024 · 1.导入包 import torch import numpy as np import sys sys.path.append("..") # 为了导入上层目录的d2lzh_pytorch import d2lzh_pytorch as d2l print(torch.__version__) 2.获取和读取数据 使用 Fashion-MNIST 数据集。 我们将使用多层感知机对图像进行分类。 batch_size = 256 train_iter, test_iter = … Witryna3.12 权重衰减. 上一节中我们观察了过拟合现象，即模型的训练误差远小于它在测试集上的误差。虽然增大训练数据集可能会减轻过拟合，但是获取额外的训练数据往往代价 … Witryna11 cze 2024 · import d2lzh_pytorch as d2l def rmsprop_2d(x1, x2, s1, s2): g1, g2, eps = 0.2 * x1, 4 * x2, 1e-6 s1 = gamma * s1 + (1 - gamma) * g1 ** 2 s2 = gamma * s2 + (1 - gamma) * g2 ** 2 x1 -= eta / math.sqrt(s1 + eps) * g1 x2 -= eta / math.sqrt(s2 + eps) * g2 return x1, x2, s1, s2 def f_2d(x1, x2): return 0.1 * x1 ** 2 + 2 * x2 ** 2 eta, gamma = … philopsis bergson