参考3.5. 图像分类数据集在介绍shftmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集本章开始使用pytorch实现啦~本节我们将使用torchvision包,它是服务于PyTorch深度学习框架的,主要用来构建计算机视觉模型。torchvision主要由以下几部分构成:torchvision.datasets: 一些加载数据的函数及常用的数据集接口torchvision.models: 包

交叉熵损失公式:

日常写法// 假设你写了几个关于某个某块的函数function foo1 () {...}function foo2 () {...}function foo3 () {...}出现问题:假设你的团队中也有一个人定义了foo1函数,那么你写的将会覆盖以前的函数,或者会被覆盖掉.若前面使用let声明了foo1变量.将会报错.解决污染你可能会想,将上面3个函数,挂载到一个FooOb...

虚拟DOM的实现使用虚拟DOM的原因: 减少回流与重绘将DOM结构转换成对象保存到内存中<img /> => { tag: 'img'}文本节点 => { tag: undefined, value: '文本节点' }<img title="1" class="c" /> => { tag: 'img', data: { title = "1"...

问题描述使用antd库时使用按钮,须导入如下import Button from 'antd/lib/button'import 'antd/dist/antd.css'这样会导入全局的样式.解决方案,配置按需加载1.安装 react-app-rewired取代 react-scripts, 可以扩展webapack 的配置, 类似vue.config.jsnpm i...

参考文件流程csv读取流程函数的流程import tensorflow as tfimport os"""tensorflow中csv文件的读取1、 先找到文件,构造一个列表2、 构造一个文件队列3、 读取(read)队列内容csv: 读取一行二进制文件: 指定一个样本的bytes读取图片文件: 按一张一张的读取..

参考9.1 图像增广在5.6节(深度卷积神经网络)里我们提过,大规模数据集是成功应用神经网络的前提。图像增广(image augmentation)技术通过对训练图像做一系列随机改变,来产生相似但又不相同的训练样本,从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是,随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖,从而提高模型的泛化能力。import timeimport torchfrom torc

参考(https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch/#/chapter05_CNN/5.9_googlenet)5.9 含并行连结的网络（GoogLeNet）在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet的网络结构大放异彩。它虽然在名字上向LeNet致敬，但在网络结构上已经很难看到LeNet的影子。GoogLeNet吸收了NiN中

参考5.3 多输入通道和多输出通道前面两节里我们用到的输入和输出都是二维数组,但真实数据的维度经常更高。例如,彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB(红、绿、蓝)3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是h和w(像素),那么它可以表示为一个3 * h * w的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道(channel)维。本节将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。5.3.1 多输入通道接下来我们实

选择右下角的语言在弹出框搜react选择 JavaScript React(或者根据需求选择 TypeScript React)快捷键, windows下 Alt + SHIFT + F