工具学习|Pytorch初学习

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Dataset 与 Dataloader

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Dataset ： 提供一种方式去获取数据及其label，告诉我们总共有多少数据

Dataloader : 为后面的网络提供不同的数据形式

TensorBoard

tensorboard –logdir=logs –port=6007

CNN

卷积层

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池化层

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input = torch.tensor([[ ]] , dtype = torch.float32)

非线性激活

现有模型的修改

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模型的保存

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net = Net()
# 保存方式1
torch.save(net, "net_method1.pth")
# 方式1-> 模型定义必须带过来
model = torch.load("net_method1.pth")

利用GPU训练

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