学习PyTorch，推荐“慢行厚积”的博客。pytorch常用损失函数
pytorch专栏 https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/category/1418462.html
为什么要定义Datasets:PyTorch提供了一个工具函数torch.utils.data.DataLoader。通过这个类，我们在准备mini-batch的时候可以多线程并行处理，这样可以加快准备数据的速度。Datasets就是构建这…
深度学习的优化方法直接作用的对象是损失函数。在最优化、统计学、机器学习和深度学习等领域中经常能用到损失函数。损失函数就是用来表示预测与实际数据之间的差距程度。一个最优化问题的目标是将损失函数最小化，针对分类问题，直观的表现就是分类正确的样本…
目录：分类模型训练代码分类模型测试代码自定义损失函数标签平滑mixup训练L1正则化不对偏置项进行权重衰减梯度裁剪得到当前学习率学习率衰减优化器链式更新模型训练可视化保存和加载断点提取Imagenet预训练模型的某层特征提取imagenet…
https://blog.csdn.net/weixin_40476348/article/details/94562240常用于多分类任务，NLLLoss函数输入input之前，需要对input进行log_softmax处理，即将inpu…
1.torch.renorm(input,p,dim,maxnorm,out=None)→TensorReturnsatensorwhereeachsub-tensorofinputalongdimensiondimisnormalized…
定义和初始化模型softamx和交叉熵损失函数定义优化算法训练模型importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsyssys.path.appe…
多层感知机的简洁实现定义模型读取数据并训练数据损失函数定义优化算法小结多层感知机的简洁实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportsysimportnumpyasnps…
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