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Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》

简单的三层全连接神经网络

Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》_第1张图片

改进网络：添加激活函数

nn.Sequential() 函数将网络的层组合在一起

Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》_第2张图片

改进网络：添加BN

注意BN一般放在全连接层的后面、非线性层(激活函数)的前面

Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》_第3张图片

训练一个网络

导入一些相关的包

Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》_第4张图片

数据预处理

transforms.ToTensor（）：将图片转换成Tensor， 转换的过程中自动将图片标准化，Tensor的范围是（0,1）

transforms.Noramlize（均值，方差）：处理是减均值，除方差

transforms.Compose() : 将各种预处理操作组合，如果是彩色图片 transforms.Compose([a,b,c],[d,e,f]) 表示每个通道对应的均值和方差

Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》_第5张图片

测试模型

volatile = True 表示前向传播时不会保留缓存，测试集不需要反向传播，所以可以在前向传播时释放掉内存

Pytorch学习笔记（二）-——《深度学习入门之pytorch》_第6张图片

 

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