如何用Pytorch中阶API高效卷积小伙伴,仅用20天day9实践?
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本文共计1619个文字,预计阅读时间需要7分钟。
系统教程20天掌握Pytorch+最近和中巴、会巴进行一个小打卡活动,20天Pytorch,今天是第9天。欢迎一键三连。文章目录
一、线性回归
1.准备数据
2.定义模型
“
系统教程20天拿下Pytorch 最近和中哥、会哥进行一个小打卡活动,20天pytorch,这是第9天。欢迎一键三连。
文章目录
- 一、线性回归
- 1,准备数据
- 2,定义模型
- 3,训练模型
- 4,结果可视化
- 二、DNN二分类模型
- 1,准备数据
- 2, 定义模型
- 3,训练模型
- 4,结果可视化
- 总结
- 线性回归
- DNN二分类
下面的范例使用Pytorch的中阶API实现线性回归模型和和DNN二分类模型。
Pytorch的中阶API主要包括各种模型层,损失函数,优化器,数据管道等等。
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2.定义模型
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文章目录
- 一、线性回归
- 1,准备数据
- 2,定义模型
- 3,训练模型
- 4,结果可视化
- 二、DNN二分类模型
- 1,准备数据
- 2, 定义模型
- 3,训练模型
- 4,结果可视化
- 总结
- 线性回归
- DNN二分类
下面的范例使用Pytorch的中阶API实现线性回归模型和和DNN二分类模型。
Pytorch的中阶API主要包括各种模型层,损失函数,优化器,数据管道等等。

