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【我是土堆 - PyTorch教程】学习随手记（已更新 | 已完结 | 10w字超详细版）

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目录 PyCharm PyCharm神器 说明 总结 Dataset类 SummaryWriter类 结构 使用 示例 batch_size drop_last shuffle Containers kernel_size 参数 Sigmoid 关于inplace flatten 摊平 Embedding Distance Functions Loss Functions 用 Sequential 搭建，实现上图 CIFAR10 model 的代码 L1LOSS 代码 MSELOSS（均方误差） 代码 CROSSENTROPYLOSS（交叉熵） 算法 添加 修改 作用 对于CPU 对于GPU Google Colab 示例 README.md train.py 首先需要下载Anaconda（包含了大量的package/工具包） 深度学习离不开显卡（TensorFlow/Pytorch支持英伟达的显卡），起到训练加速的作用 显卡的配置：驱动 + CUDA Toolkit（CUDA工具包） CUDA Toolkit 会跟随Pytorch一键安装...
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模型训练步骤_模型训练过程_钟楼小奶糕6的博客-CSDN博客

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1.在model.py搭建神经网络。 # 搭建神经网络 10分类网络。 import torch from torch import nn class net(nn.Module): def __init__(self): super(net, self).__init__() self.model = nn.Sequential( # 卷积 nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), # 最大池化 nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # 卷积 nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=32, kernel_size=5, stride=1, padding=2), # 最大池化 nn.MaxPool2d(kernel_size=2), # 卷积 nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=5, stride=1, padding=2), #...
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