2.3 Activation Function import torch import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt # fake data x = torch.linspace(-5, 5, 200) # 使用torch生成500个等差数据 x = Variable(x) x_np = x.data.numpy() # 转换成 np 类型
Transformer注解及PyTorch实现 原文:http://nlp.seas.harvard.edu/2018/04/03/attention.html 作者:Alexander Rush 转载自机器之心:https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-11-06-10?from=synced&keyword=transformer 在学习的过程中,将代码及排版整理了一下,方便阅读. "Attention is All You Need"
文章目录 一个简单的回归网络的例子 再来一个例子 官方教程上图片识别的例子 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt #这个一直想学,还没学,代码从莫烦python那copy的 import torchvision import torchvision.transforms as transforms import numpy as np 很
我们先介绍下pytorch中的cnn网络 学过深度卷积网络的应该都非常熟悉这张demo图(LeNet): 先不管怎么训练,我们必须先构建出一个CNN网络,很快我们写了一段关于这个LeNet的代码,并进行注释: # coding=utf-8 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable class Net(nn.Module): # 定义N