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torchvision.datasets
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SICP Python 描述 中文版 第一章 使用函数构建抽象 1.1 引言 1.2 编程元素 1.3 定义新的函数 1.4 实践指南：函数的艺术 1.5 控制 1.6 高阶函数 第二章 使用对象构建抽象 2.1 引言 2.2 数据抽象 2.3 序列 2.4 可变数据 2.5 面向对象编程 2.6 实现类和对象 2.7 ... -
PyTorch：optim
PyTorch：optim PyTorch：optim 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_nn/polynomial_optim.html#sphx-glr-beginner-examples-nn-polynomial-optim-py 经过训练的三阶多项式，可以通过最... -
PyTorch: 定义新的autograd函数
PyTorch: 定义新的autograd函数 PyTorch: 定义新的autograd函数 译者：@yongjay13 、@speedmancs 校对者：@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 在此实现中, 我们... -
PyTorch：定义新的 Autograd 函数
PyTorch：定义新的 Autograd 函数 PyTorch：定义新的 Autograd 函数 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_autograd/polynomial_custom_function.html#sphx-glr-beginner-examples-autogra... -
PyTorch：张量
PyTorch：张量 PyTorch：张量 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_tensor/polynomial_tensor.html#sphx-glr-beginner-examples-tensor-polynomial-tensor-py 校对：DrDavidS 这... -
SICP Python 描述 中文版
SICP Python 描述 中文版 赞助我 协议 SICP Python 描述 中文版 原文：CS61A: Online Textbook 译者：飞龙 在线阅读 PDF格式 EPUB格式 MOBI格式 Github 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 4.0 -
PyTorch: optim包
PyTorch: optim包 PyTorch: optim包 译者：@yongjay13 、@speedmancs 校对者：@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射 在此实现中, 我们将弃用之前手工更新权值的做法, 转... -
PyTorch: nn包
PyTorch: nn包 PyTorch: nn包 译者：@yongjay13 、@speedmancs 校对者：@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时通过最小化欧式距离的平方, 来学习从x到y的映射. 实现中用PyTorch的nn包来搭建神经网络. 如果使用PyT... -
PyTorch：张量 与 Autograd
PyTorch：张量 与 Autograd PyTorch：张量 与 Autograd 原文：https://pytorch.org/tutorials/beginner/examples_autograd/polynomial_autograd.html#sphx-glr-beginner-examples-autograd-polynomial-...
