我们先复习一下在机器学习部分学习过的感知机。 感知机（Perceptron）是二分类模型，接收多个信号，输出一个信号。感知机的信号只有0、1两种取值。 下图是一个接收两个输入信号的感知机的例子：...

import torch from torch import nn, optim class Model(nn.Module):     # 初始化     def __init__(self):         # 调用父类初始化         super(Model, self).__init__()   ...

我们依然使用Digit Recognizer数据集来进行手写数字识别：https://www.kaggle.com/competitions/digit-recognizer。 文件train.csv中包含手绘数字（从0到9）的灰度图像，每张图像为28×28像素，...

6.7.1 简单索引 import torch tensor1 = torch.randint(1, 9, (3, 5, 4)) print(tensor1) print() # 取 第0维第0 print(tensor1[0]) print() # 取 第0维所有，第1维第1 print(tensor1[:...

7.1 激活函数 PyTorch中已经实现了神经网络中可能用到的各种激活函数，我们在代码中只要直接调用即可。 7.1.1 Sigmoid函数 Sigmoid函数与其导数图像绘制代码： import torch import matplotlib....

7.3.1 自定义模型 在神经网络框架中，由多个层组成的组件称之为 模块（Module）。 在PyTorch中模型就是一个Module，各网络层、模块也是Module。Module是所有神经网络的基类。 在定义一个Module...

6.8.1 交换维度 1.transpose()交换两个维度 import torch tensor1 = torch.randint(1, 9, (2, 3, 6)) print(tensor1) print(tensor1.transpose(1, 2))  # 交换第1维和第2维 2.permute()重...