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查询Tags标签： batch，共有 153条记录-
task5：多类型情感分析
在本次学习中，我们将对具有 6 个类的数据集执行分类 可使用jupyter notebook运行！！！ import torch from torchtext.legacy import data from torchtext.legacy import datasets import randomSEED = 1234 torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic…
2021/9/27 23:43:38 人评论 次浏览 -
batch batch-size
什么是batch,batch-size 深度学习训练过程本身是就是求损失函数的最小值。这一过程一般通过梯度下降来实现。如果训练一个epoch，遍历所有训练集，计算一次loss，反向传播一次，梯度也下降一次。如果把训练集切割成一些小的训练集，，每次遍历完一个小的训练集，就计算一次…
2021/9/23 6:14:06 人评论 次浏览 -
batch batch-size
什么是batch,batch-size 深度学习训练过程本身是就是求损失函数的最小值。这一过程一般通过梯度下降来实现。如果训练一个epoch，遍历所有训练集，计算一次loss，反向传播一次，梯度也下降一次。如果把训练集切割成一些小的训练集，，每次遍历完一个小的训练集，就计算一次…
2021/9/23 6:14:06 人评论 次浏览 -
解决pytorch训练的过程中内存一直增加的问题
代码中存在累加loss，但每步的loss没加item()。pytorch中，.item()方法 是得到一个元素张量里面的元素值 具体就是 用于将一个零维张量转换成浮点数，比如计算loss，accuracy的值 就比如： loss = (y_pred - y).pow(2).sum() print(loss.item())for epoch in range(100):i…
2021/9/19 7:06:31 人评论 次浏览 -
解决pytorch训练的过程中内存一直增加的问题
代码中存在累加loss，但每步的loss没加item()。pytorch中，.item()方法 是得到一个元素张量里面的元素值 具体就是 用于将一个零维张量转换成浮点数，比如计算loss，accuracy的值 就比如： loss = (y_pred - y).pow(2).sum() print(loss.item())for epoch in range(100):i…
2021/9/19 7:06:31 人评论 次浏览 -
第二次作业：多层感知机
一、线性神经网络 （一）线性回归 1、线性模型 线性模型被看做单层神经网络。2、损失函数 损失函数能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。 3、解析解 4、优化方法：小批量梯度下降算法 对于没有解析解的情况，梯度下降通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低…
2021/9/12 23:35:29 人评论 次浏览 -
第二次作业：多层感知机
一、线性神经网络 （一）线性回归 1、线性模型 线性模型被看做单层神经网络。2、损失函数 损失函数能够量化目标的实际值与预测值之间的差距。 3、解析解 4、优化方法：小批量梯度下降算法 对于没有解析解的情况，梯度下降通过不断地在损失函数递减的方向上更新参数来降低…
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如何入门强化学习
如何入门强化学习 前言一、强化学习学习之路二、开源代码DDPG详解总结前言 很多同学在入门强化学习的时候都会遇到困难，那我这里就简单介绍一下应该如何入门强化学习，并以开源代码为例详解强化学习实战。一、强化学习学习之路 这边首先推荐莫凡python，人工智能的初学者…
2021/9/8 23:36:18 人评论 次浏览 -
如何入门强化学习
如何入门强化学习 前言一、强化学习学习之路二、开源代码DDPG详解总结前言 很多同学在入门强化学习的时候都会遇到困难，那我这里就简单介绍一下应该如何入门强化学习，并以开源代码为例详解强化学习实战。一、强化学习学习之路 这边首先推荐莫凡python，人工智能的初学者…
2021/9/8 23:36:18 人评论 次浏览 -
paddle2使用DQN跑CartPole（详细解读）
1.Model 使用的是动态图版本的Paddle。所以用了Paddle.nn。 输入维度为obs_dim;输出维度为act_dim。中间隐藏层是100个神经元。第一层网络输出使用tanh激活函数；第二层网络输出使用softmax函数将数值转化为概率。 class CartpoleModel(parl.Model):def __init__(self, ob…
2021/9/6 23:36:16 人评论 次浏览 -
paddle2使用DQN跑CartPole（详细解读）
1.Model 使用的是动态图版本的Paddle。所以用了Paddle.nn。 输入维度为obs_dim;输出维度为act_dim。中间隐藏层是100个神经元。第一层网络输出使用tanh激活函数；第二层网络输出使用softmax函数将数值转化为概率。 class CartpoleModel(parl.Model):def __init__(self, ob…
2021/9/6 23:36:16 人评论 次浏览 -
Windows batch 命令学习记录
1. 复制文件：copy 文件 目的地 例如 copy C:\software\a.txt C:\test\2. 用7-zip软件解压.zip文件 7-zip安装到系统后，找到安装目录下的7z.exe 和7z.dll文件，复制粘贴到C:\Windows\System32便可以在DOS直接应用7z x abc.zip -oC:\testx表示解压缩并保留全路径，可替换成…
2021/9/6 7:06:49 人评论 次浏览 -
Windows batch 命令学习记录
1. 复制文件：copy 文件 目的地 例如 copy C:\software\a.txt C:\test\2. 用7-zip软件解压.zip文件 7-zip安装到系统后，找到安装目录下的7z.exe 和7z.dll文件，复制粘贴到C:\Windows\System32便可以在DOS直接应用7z x abc.zip -oC:\testx表示解压缩并保留全路径，可替换成…
2021/9/6 7:06:49 人评论 次浏览 -
【面试题必考题】从零实现神经网络的梯度反向传播算法
神经网络的训练就是梯度反向传播的过程，也是面试的时候手撕的重要考点之一！ 下面我搭建了两层神经网络，使用sigmoid激活函数，具体的公式推导就忽略了，但是要注意的是，记住公式是最为关键的。 import numpy as np np.random.seed(17) def sigmoid(x):return 1 / (1 +…
2021/9/5 12:06:21 人评论 次浏览 -
【面试题必考题】从零实现神经网络的梯度反向传播算法
神经网络的训练就是梯度反向传播的过程，也是面试的时候手撕的重要考点之一！ 下面我搭建了两层神经网络，使用sigmoid激活函数，具体的公式推导就忽略了，但是要注意的是，记住公式是最为关键的。 import numpy as np np.random.seed(17) def sigmoid(x):return 1 / (1 +…
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