torch学习中的难点

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torch学习中的难点

https://github.com/zergtant/pytorch-handbook/blob/master/chapter2/2.1.4-pytorch-basics-data-lorder.ipynb DataLoader为我们提供了对Dataset的读取操作,常用参数有:batch_size(每个batch的大小), shuffle(是否进行shuffle操作), num_workers(加载数据的时候使用几个子进程) --即我们可以使用DataLoader来对自己的数据进行操作 ht…

【PyTorch教程】P3. Python学习中的两大法宝函数（当然也可以用在PyTorch）

温馨提示:为了更好的教程体验,提供视频.阅读地址 Youtube: https://www.youtube.com/playlist?list=PLgAyVnrNJ96CqYdjZ8v9YjQvCBcK5PZ-V BiliBili: https://www.bilibili.com/video/av74281036/ Github: https://github.com/xiaotudui/PyTorch-Tutorial 相关下载:https://pan.baidu.com/s/16koDDD…

Torch学习笔记1--Torch简介

Torch是什么 Torch是一个由Lua语言开发的深度学习框架,目前支持Mac OS X 和Ubuntu 12及以上,官网 ,github地址. 具有如下特点: 交互式开发工具可视化式的工具第三方库管理工具丰富的开源软件如waifu2,neural-style,neuraltalk2,char-rnn. 优缺点: 优点: 适合深度学习的初学者入门缺点: 使用的Lua语言比较小众: 和Caffe一样,都是基于layer(层),不像Tensorflow,是基于符号计算的: 建议: 可以先…

记录Python学习中的几个小问题

记录Python学习中的几个小问题,和C#\JAVA的习惯都不太一样. 1.Django模板中比较两个值是否相等错误的做法 <option value="{{group.id}}" {%if group.id==gr.id %}selected='selected'{% endif %}>{{group.name}}</option> 正确的做法 <option value="{{group.id}}" {%ifequal group…

深度学习中的Data Augmentation方法（转）基于keras

在深度学习中,当数据量不够大时候,常常采用下面4中方法: 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation 2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. 通过在Loss Function 后面加上正则项可以抑制过拟合的产生. 缺点是引入了一个需要手动调整的hyper-parameter. 详见 https://www.wikiwand.c…

Java 打印金字塔 or 打印带数字的金字塔（Java 学习中的小记录）

Java 打印金字塔 or 打印带数字的金字塔 (Java 学习中的小记录) 作者:王可利(Star·星星) 效果图: 代码如下: class Star8 { public static void main(String[] args) { /* 空格 * 1 2*i-1 3 4-1 4-i *** 3 2 4-2 ***** 5 1 4-3 ******* 7 0 4-4 */ //第一层循环控制的是行数 for(int i = 1;i<=5;i++){ //打印空格数 for(int j=5…