在第十节课 多层感知机 的代码实现部分，做的小实验，介绍了对（衣物）数据集进行十分类的神经网络实现效果，主要展示的是训练的Loss以及准确度的训练批次图，10个epoch可以看到，调用torch内部实现的Softmax函数经过优化之后，相比手写的Softmax函数，迭代的过程更加稳定（抖动更小）

文章目录写在最后写在最后注：本文代码来自《Python 深度学习》，做成电子笔记的方式上传，仅供学习参考，作者均已运行成功，如有遗漏请练习本文作者各位看官，都看到这里了，麻烦动动手指头给博主来个点赞8，您的支持作者最大的创作动力哟！＜（＾－＾）＞才疏学浅，若有纰漏，恳请斧正本文章仅用于各位同志作为学习交流之用，不作任何商业用途，若涉及版权问题请速与作者联系，望悉知...

文章目录1.实现过程1.1源代码1.2训练结果1.实现过程1.1源代码# -*- coding:utf-8 -8-"""Author: LeungDate: 2021--08--04"""import numpy as npimport torchimport matplotlib.pyplot as plt# 导入数据xy = np.loadtxt('diabetes.csv.gz', deli

本文主要对牛津大学的花卉数据集flower进行分类任务，写了一个具有普适性的神经网络架构（主要采用ResNet进行实现），结合了pytorch的框架中的一些常用操作，预处理、训练、模型保存、模型加载等功能

文章目录引入循环神经网络6-19 RNN 伪代码6-20 更详细的RNN伪代码6-21 简单RNN的Numpy实现使用RNN解决IMDB电影评价分类问题6-22 准备IMDB数据6-23 用Embedding层和SimpleRNN来训练模型6-24 绘制结果理解LSTM与GRU层Keras中的一个LSTM例子6-27 使用Keras中的LSTM层写在最后引入循环神经网络在此之前的神经网络所具有的特

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深度学习Pytorch固定随机种子提高代码可复现性

文章目录使用词嵌入层（Embedding 层）利用Embedding层学习词嵌入6-5 将一个Embedding层实例化6-6 加载IMDB数据，准备用于Embedding层6-7 在IMDB数据上使用Embedding层和分类器写在最后使用词嵌入层（Embedding 层）将单词和向量关联还存在着一种强大的方法，就是使用更为密集的词向量（word vector），也叫词嵌入（word embed

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