卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有网格状结构数据（如图像、语音）的深度学习模型，由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，同时也包括关联权重核池化层（pooling layer）。

​最近在B站刘二大人学习PyTorch ，上传一些学习用的代码，仅供参考和交流。循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。

最近在 B站 刘二大人 学习PyTorch ，上传一些学习用的代码，仅供参考和交流。

最近在 B站 刘二大人 学习PyTorch ，上传一些学习用的代码，仅供参考和交流。本文包含Inception Module和Residual Block构成的两个卷积神经网络，分别对MNIST数据集进行分类操作。

下载对应torch版本1.12.1和cu113对应的cluster scatter sparse spline二进制文件。3.下载四个配置文件cluster scatter sparse spline。4.安装torch_geometric_temporal。2.安装torch-geometric。这些版本经过我的尝试是兼容的。1.安装pytorch包。

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