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构建深度学习模型的基本流程就是:搭建计算图,求得损失函数,然后计算损失函数对模型参数的导数,再利用梯度下降法等方法来更新参数。

搭建计算图的过程,称为“正向传播”,这个是需要我们自己动手的,因为我们需要设计我们模型的结构。由损失函数求导的过程,称为“反向传播”,求导是件辛苦事儿,所以自动求导基本上是各种深度学习框架的基本功能和最重要的功能之一,PyTorch也不例外。

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正式开始学习 torch。

因为听说 tensorflow 对 debug 支持的不够好,另外,2.0 的 tensorflow 貌似更差了,所以,转向了 pytorch。

在这里记录一下学习历程。另外,本次学习的主线是根据 莫烦 python 来的。

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2019 年过去了,2020年已经到来,今天是 2020 年第 7 个年头,我也想借此总结一下自 2018年6月到现在自己究竟干了什么?回顾过去,放眼未来,希望在 2020 年自己可以变得更好。

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