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PyTorch 第2页

PyTorch感知器模型实例分析图解-srcmini

PyTorch感知器模型实例分析图解

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了解感知器模型和一些关键术语(如交叉熵, S形梯度下降等)至关重要。那么, 感知器模型是什么, 它有什么作用? 让我们看一个例子来理解感知器模型。想象一下, 有一家医院每年要对数千名患者进行手术, 并告诉你创建一个预测模型, 该模型可以准确...

PyTorch如何训练感知器模型?实例图解————-srcmini

PyTorch如何训练感知器模型?实例图解————

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感知器模型的训练类似于线性回归模型。我们初始化神经模型, 该神经模型在输入层中有两个输入节点, 并具有一个具有S型激活函数的输出节点。当我们将模型绘制到数据上时, 我们发现它与我们的数据不太吻合。我们需要训练该模型, 以便该模型具有最佳的权...

PyTorch线性模型训练实例图解-srcmini

PyTorch线性模型训练实例图解

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给定分配给它的随机参数, 我们绘制了线性模型。我们发现它与我们的数据不太吻合。我们要做的。我们需要训练该模型, 以便该模型具有最佳的权重和偏差参数并拟合该数据。 有以下步骤可以训练模型: 步骤1 我们的第一步是指定损失函数, 我们打算将其最...

PyTorch实战:卷积神经网络模型的训练

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在最后一个主题中, 我们实现了CNN模型。现在, 我们的下一个任务是训练它。为了训练我们的CNN模型, 我们将涉及CUDA张量类型, 该类型将实现与CPU张量相同的功能, 但它们可用于计算。 有以下步骤来训练我们的CNN模型: 步骤1: 在...

PyTorch如何测试感知器模型?-srcmini

PyTorch如何测试感知器模型?

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感知器模型的目的是对我们的数据进行分类, 并根据先前标记的数据告诉我们发生癌症的机会, 即最大或最小。 我们的模型已经过训练, 现在, 我们测试模型以顺利了解其工作, 并给出或不给出准确的结果。为此, 我们必须在代码中添加一些其他功能。 有...

PyTorch LeIF模型对CIFAR-10数据集的Pytorch测试

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本文概述 图像转换部分的更改 实施, 培训和验证部分的更改 测试部分的更改 完整的代码 在上一个主题中, 我们发现带卷积神经网络的LeNet模型能够对MNIST数据集图像进行分类。 MNIST数据集包含作为灰度图像的图像数量, 但是在CHI...

在PyTorch中测试深层神经网络(图解)

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我们将使用精确的决策边界来绘制数据集, 这将区分我们的分类结果。在此, 我们还将测试模型。可以通过以下步骤来训练我们的模型: 步骤1: 第一步, 我们定义一个函数plot_decision_boundary(), 其中包含两个参数, 即训练...