简洁易懂的博客总结
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pytorch系列-----1 python class 中 的__call__方法
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pytorch系列------2 tensor基础
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pytorch系列 --3 Variable，Tensor 和 Gradient
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pytorch系列 --4 pytorch 0.4改动后Variable和Tensor合并问题data和.detach
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pytorch系列 ---5以 linear_regression为例讲解神经网络实现基本步骤以及解读nn.Linear函数
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pytorch系列 ----暂时就叫5的番外吧： nn.Modlue及nn.Linear 源码理解
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pytorch系列6 -- activation_function 激活函数 relu, leakly_relu, tanh, sigmoid及其优缺点
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pytorch系列7 -----nn.Sequential讲解
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pytorch系列8 --self.modules() 和 self.children()的区别
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pytorch系列 -- 9 pytorch nn.init 中实现的初始化函数 uniform, normal, const, Xavier, He initialization
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pytorch系列 ---9的番外， Xavier和kaiming是如何fan_in和fan_out的，_calculate_fan_in_and_fan_out解读 Conv2d
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pytorch系列10 --- 如何自定义参数初始化方式 ，apply()
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pytorch系列 --11 pytorch loss function： MSELoss BCELoss CrossEntropyLoss及one_hot 格式求 cross_entropy
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pytorch系列12 --pytorch自定义损失函数custom loss function
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