文件打开命令行： shift+右键 npm安装 cnpm安装 npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taob...
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2022-09-02 nodejs学习记录
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2022-09-01 egg框架配置学习
1.npm安装 2.egg安装 新建空白目录 init install egg --type==simple npm install --build-from-source ...
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Parameter类
包含参数和梯度的数值，可以分别通过data函数和grad函数来访问 collect_params 获取net变量所有嵌套（例如通过add函数嵌套）的层所包含的所有参数。它返回...
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Sequential
Block类是一个通用的部件。事实上，Sequential类继承自Block类。当模型的前向计算为简单串联各个层的计算时，可以通过更加简单的方式定义模型。这正是Sequent...
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block
Block类是nn模块里提供的一个模型构造类 Sequential类继承自Block类。当模型的前向计算为简单串联各个层的计算时，可以通过更加简单的方式定义模型
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dtypes
Pandas所支持的数据类型: 1. float 2. int 3. bool 4. datetime64[ns] 5. datetime64[ns, tz] 6. time...
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train_ch3
num_epochs,lr=5,0.1 def train_ch3(net,train_iter,test_iter,loss,num_epochs,batch_size, ...
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ToTensor
ToTensor实例将图像数据从uint8格式变换成32位浮点数格式 ToTensor实例还将图像通道从最后一维移到最前一维来方便之后介绍的卷积神经网络计算。通过数据集的tr...
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gluon.Trainer()
#定义优化算法 #Trainer实例，学习率=0.03小批量随机梯度下降(sgd)为优化算法 #迭代net实例 #通过collect_params获取 from mxnet ...
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Sequential
在Gluon中，Sequential实例可以看作是一个串联各个层的容器。 在构造模型时，我们在该容器中依次添加层。 当给定输入数据时，容器中的每一层将依次计算并将输出作为下一...
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Dense
作为一个单层神经网络，线性回归输出层中的神经元和输入层中各个输入完全连接。因此，线性回归的输出层又叫全连接层。在Gluon中，全连接层是一个Dense实例。 net.add(...
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linreg(X, w, b)
定义模型 def linreg(X,w,b): # 本函数已保存在d2lzh包中方便以后使用returnnd.dot(X,w)+b 我们使用上一节描述的平方损失来定义线性回归...
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data_iter(batch_size, features, labels)
defdata_iter(batch_size,features,labels): num_examples=len(features) indices=list(range...