4.5 读取和存储

发布于 2025-02-17

读写Tensor 可以直接使用save函数和load函数分别存储和读取Tensor。save使用Python的pickle实用程序 …

4.4 自定义层

发布于 2025-02-17

不含模型参数的自定义层先介绍如何定义一个不含模型参数的自定义层。事实上，这和4.1节（模型构造）中介绍的使用Module类构造模 …

发布于 2025-02-17

导入需要的库，init模块包含了多种模型初始化方法。定义一个含单隐藏层的多层感知机。输出：访问模型参数对于Sequentia …

发布于 2025-02-16

安装从这里下载RDPWrap https://github.com/stascorp/rdpwrap/releases/的zip …

发布于 2025-02-16

继承Module类来构造模型 Module类是nn模块里提供的一个模型构造类，是所有神经网络模块的基类，可以继承它来定义想 …

发布于 2025-02-14

获取和读取数据集比赛数据分为训练数据集和测试数据集。两个数据集的特征值有连续的数字、离散的标签甚至是缺失值“na”。只有训练数据 …

发布于 2025-02-14

衰减和爆炸当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。不考虑偏差参数，且设所有隐藏层的激活函数为恒等映射（identity …

发布于 2025-02-11

正向传播正向传播是指对神经网络沿着从输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量（包括输出）。为简单起见，假设输入是一个特 …

发布于 2025-02-10

方法除了权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。本节中提到的丢弃法特 …

发布于 2025-02-06

范数 L1范数 L1范数是向量中所有元素绝对值的和。对于一个向量 $ w = [w_1, w_2, …, w_n] $，其L1范数 …