参考
1. pytorch:torch.clamp()；
完
importtorchastfromtorchimportnnclassLinear(nn.Module):#继承nn.Moduledef__init__(self,in_features,out_features):super(Linea…
在使用PyTorch做实验时经常会用到生成随机数Tensor的方法，比如：torch.rand()torch.randn()torch.normal()torch.linespace()均匀分布torch.rand(*sizes,out=N…
模型训练的三要素：数据处理、损失函数、优化算法数据处理(模块torch.utils.data)从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始fromtorch.nnimportinit#pytorch的init…
目录Pytorch搭建模型numpy实现torch的Tensor实现torch的自动求导pytorch.nn模块torch.optim简化自定义nnModules总结Pytorch搭建模型神经网络的基本流程可以分为两大步骤：网络结构搭建+参…
pytorch基础（4）-----搭建模型网络的两种方法方法一：采用torch.nn.Module模块importtorchimporttorch.nn.functionalasF#法1classNet(torch.nn.Module):d…
目录Pytorchtorch.randperm的使用torch.randn和torch.rand有什么区别均匀分布标准正态分布总结Pytorchtorch.randperm的使用torch.randperm(n)：将0~n-1（包括0和n-…
register_hookimporttorchx=torch.Tensor([0,1,2,3]).requires_grad_()y=torch.Tensor([4,5,6,7]).requires_grad_()w=torch.Tens…
a.pyimporttorchimportnumpyasnp#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(t…