（教程）2020最新windows10/anaconda/pytorch-gpu环境配置（附CUDA/cuDNN配置）环境：windows10 nvidia 165ti1. 安装anaconda3，自行安装https://www.anaconda.com/download/安装完成后，配置环境变量控制面板\系统和安全\系统\高级系统设置\环境变量\用户变量\PATH 中添加 anaconda的安装

使用pytorch框架nn.RNN实现循环神经网络首先，读取周杰伦专辑歌词数据集。import timeimport mathimport numpy as npimport torchfrom torch import nn, optimimport torch.nn.functional as Fimport syssys.path.append("..")import d2lzh_pytor

pytorch避免过拟合-dropout丢弃法的实现对于一个单隐藏层的多层感知机，其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元hih_ihi​（i=1,…,5i=1, \ldots, 5i=1,…,5）的计算表达式为：hi=ϕ(x1w1i+x2w2i+x3w3i+x4w4i+bi) h_i = \phi\left(x_1 w_{1i} + x_2 w_{2i} + x_3 w_{3i} + x_

1 删除 C:\Users\用户名.ssh 下的 know_hosts文件2 使用其他的ssh工具（MobaXterm）远程连接目标服务器首先使用指令：ps -aux |grep ‘自己的用户名’ 列出自己所有的运行的程序找到正在使用报错的文件/*/*/.vscode-server/bin/f80445acd5a3dadef24aa20916的进程使用kill ‘进程id’指令杀掉改进程然后使用

(python numpy) np.array.shape 中 (3,)、(3,1)、(1,3)的区别被人问到这个问题，就记录一下吧1. (3,)(3,)是[x,y,z][x,y,z][x,y,z]的形式，即为一维数组，访问数组元素用一个indexfor example:>>> array1 = np.array([1,2,3])>>> array1.shape

前馈神经网络常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（Back Propagation）网络等。前馈神经网络(FNN)是人工智能领域中最早发明的简单人工神经网络类型。各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。在它内部，参数从输入层经过隐含层向输出层单向传播。与递归神经网络不同，在它内部不会构成有向环。下图为一个简单前馈神

循环神经网络的从零开始实现首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集：import timeimport mathimport numpy as npimport torchfrom torch import nn, optimimport torch.nn.functional as Fimport syssys.path.append("..")device = torch.device('cuda'

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸)/步长+1(图像尺寸-池化窗尺寸)/步长+1例Conv2d:`...

AdaGrad算法在一般的优化算法中，目标函数自变量的每一个元素在相同时间步都使用同一个学习率来自我迭代。例如，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1, x_2]^\top[x1​,x2​]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。例如，在学习率为η\etaη的梯度下降中，元素x1x_1x1​和x2x_2x2​都使用相同的学习率η\etaη来自我迭代：x1←x1

深度卷积神经网络AlexNet在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面，神经网络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样大量普及。因此，训练一个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。另一方面，