udacity模型優缺點
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腾云鹏A
2020-07-07 03:28:25
transform.Normalize()用法後面參數爲什麼用(0.5,0.5,0.5)(0.5,0.5,0.5)
腾云鹏A
2020-06-21 21:07:45
transfer dense121遷移學習模型模板參數不變只訓練classifier這一層的參數
腾云鹏A
2020-06-21 21:07:45
解決softmax後列和不爲1的bug記錄 :問題原因爲 s爲1維的,來除torch.exp(x)(64x10)時候,維數不對應,需要將s也要轉換爲2維的即維數爲(64x1),纔可以廣播按行對應相除
腾云鹏A
2020-06-15 15:01:43
注意使用 nn.CrossEntropyLoss()作爲損失函數,最後一層輸出不要softmax了,因爲nn.CrossEntropyLoss()已經包含了該操作
# Build a feed-forward network model = nn.Sequential(nn.Linear(784, 128), nn.ReLU(),
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