DL学习笔记

注意力机制 目的：为了解决“信息瓶颈”的问题 优势：生成文本时可使用整个故事的上下文（这也是 RNN、GEU、LSTM 所办不到的） 模型逐字生成文本时，它有能力引用或关注与生成单词相关的单词（模型知

pytorch中内置网络模型 Docs -> torchvision -> Models and pre-trained weights MODELS AND PRE-TRAINED WEIGHTS

优化器的使用 torch.optim How to use an optimizer To use torch.optim you have to construct an optimizer obj

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神经网络的层 卷积层 CONV2D CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0,

卷积操作 注意官网中torch.nn和torch.nn.functional的区别： 前者是对后者的封装，更方便使用 后者用起来更加麻烦，更加细致 卷积层 Convolution Layers 注释

神经网络的基本骨架-nn.Module 进入pytorch官网，点击Docs，选择Pytorch，左侧Python API下面点击torch.nn nn: neural network torch.n

DataLoader的使用 torch.utils.data.DataLoader 形象理解： dataset：一副扑克 dataloader：抽牌方式 常用参数的通俗解释 dataset: 自定义数

pytorch中torchvision.datasets的使用示例，以CIFAR10数据集为例（常用于物体识别）

torchvision中的transforms transforms的结构 transforms.py文件可以看作一个工具箱，用于对图片的变换（尺寸、数据类型...） 在PyCharm中可以使用"al

Tensorboard的使用 安装： 打开Anaconda Prompt 激活pytorch环境：conda activate pytorch pip install tensorboard 1.Su

PyTorch学习笔记，包括安装、基本环境配置和一些很基础的知识。难得有一段时间的gaptime，自学点以后能用的着的东西~~~

大四保研生，自学人工智能，写点东西记录下 ~~~ 目前正在看李宏毅教授的视频qwq，文章内容是在其课程知识点的基础上增加我个人的理解，尽量写英文~~~