『PyTorch』第四弹_通过LeNet初识pytorch神经网络_上 # Author : Hellcat # Time : 2018/2/11 import torch as t import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
论文地址:http://www.iro.umontreal.ca/~vincentp/Publications/lm_jmlr.pdf 论文给出了NNLM的框架图: 针对论文,实现代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/10/26 12:20 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd i
转自:https://ptorch.com/news/52.html torch.Storage是单个数据类型的连续的一维数组,每个torch.Tensor都具有相同数据类型的相应存储.他是torch.tensor底层数据结构,他除了像Tensor一样定义数值,还可以直接把文件映射到内存中进行操作,如果你使用的是pytorch神经网络,你不需要直接使用它们.中文文档地址:https://www.ptorch.com/docs/1/Storage 注意:任何比一维数组更复杂的都需要用到张量. to