文件打開命令行： shift+右鍵 npm安裝 cnpm安裝 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taob...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：上海
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2022-09-02 nodejs學(xué)習(xí)記錄
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2022-09-01 egg框架配置學(xué)習(xí)
1.npm安裝 2.egg安裝 新建空白目錄 init install egg --type==simple npm install --build-from-source ...
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Parameter類
包含參數(shù)和梯度的數(shù)值，可以分別通過(guò)data函數(shù)和grad函數(shù)來(lái)訪問(wèn) collect_params 獲取net變量所有嵌套（例如通過(guò)add函數(shù)嵌套）的層所包含的所有參數(shù)宛瞄。它返回...
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Sequential
Block類是一個(gè)通用的部件。事實(shí)上上鞠，Sequential類繼承自Block類。當(dāng)模型的前向計(jì)算為簡(jiǎn)單串聯(lián)各個(gè)層的計(jì)算時(shí)芯丧，可以通過(guò)更加簡(jiǎn)單的方式定義模型芍阎。這正是Sequent...
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block
Block類是nn模塊里提供的一個(gè)模型構(gòu)造類 Sequential類繼承自Block類。當(dāng)模型的前向計(jì)算為簡(jiǎn)單串聯(lián)各個(gè)層的計(jì)算時(shí)缨恒，可以通過(guò)更加簡(jiǎn)單的方式定義模型
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dtypes
Pandas所支持的數(shù)據(jù)類型: 1. float 2. int 3. bool 4. datetime64[ns] 5. datetime64[ns, tz] 6. time...
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train_ch3
num_epochs,lr=5,0.1 def train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size, ...
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ToTensor
ToTensor實(shí)例將圖像數(shù)據(jù)從uint8格式變換成32位浮點(diǎn)數(shù)格式 ToTensor實(shí)例還將圖像通道從最后一維移到最前一維來(lái)方便之后介紹的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算谴咸。通過(guò)數(shù)據(jù)集的tr...
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trainer.step(batch_size)
#調(diào)用Trainer實(shí)例的step函數(shù)來(lái)迭代模型參數(shù) trainer.step(batch_size)
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gluon.Trainer()
#定義優(yōu)化算法 #Trainer實(shí)例，學(xué)習(xí)率=0.03小批量隨機(jī)梯度下降(sgd)為優(yōu)化算法 #迭代net實(shí)例 #通過(guò)collect_params獲取 from mxnet ...
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sigma
#權(quán)重參數(shù)每個(gè)元素隨機(jī)采樣于均值為0骗露、標(biāo)準(zhǔn)差為0.01的正態(tài)分布 net.initialize(init.Normal(sigma=0.01))
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Sequential
在Gluon中岭佳，Sequential實(shí)例可以看作是一個(gè)串聯(lián)各個(gè)層的容器。 在構(gòu)造模型時(shí)萧锉，我們?cè)谠撊萜髦幸来翁砑訉印?當(dāng)給定輸入數(shù)據(jù)時(shí)珊随，容器中的每一層將依次計(jì)算并將輸出作為下一...
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Dense
作為一個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，線性回歸輸出層中的神經(jīng)元和輸入層中各個(gè)輸入完全連接柿隙。因此叶洞，線性回歸的輸出層又叫全連接層。在Gluon中禀崖，全連接層是一個(gè)Dense實(shí)例衩辟。 net.add(...
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linreg(X, w, b)
定義模型 def linreg(X,w,b): # 本函數(shù)已保存在d2lzh包中方便以后使用returnnd.dot(X,w)+b 我們使用上一節(jié)描述的平方損失來(lái)定義線性回歸...
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data_iter(batch_size, features, labels)
defdata_iter(batch_size,features,labels): num_examples=len(features) indices=list(range...