class alexnet(nn.module),類alexnet繼承自nn.module類，詳解見：
n.module類詳解——使用module類來自定義模型
__init__(self)初始化,詳解見：
讀懂python中的self
python definit(self, name等多引數), definit(self)
python 中__init__函式以及引數self
super(class, self).***呼叫父類的方法, python 3 可以使用直接使用super().***代替super(class, self).***,詳解見：
python super() 函式
super().__init__()，繼承父類的init初始化方法，詳解見：
python中super().init()
view()作用是將乙個多行的tensor,拼接成一行,起到resize的作用，詳見：
pytorch-view的用法
在使用pytorch的訓練模型時，不需要使用forward，只要在例項化乙個物件中傳入對應的引數就可以自動呼叫 forward 函式，詳見：
pytorch 中的 forward 的使用與解釋
nn.modlue及nn.linear 原始碼理解
pytorch實現神經網路
import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as f import inspect import torch.optim as optim 自動求導機制 對乙個標量用backward 會反向計算在計算圖中用到的葉節點的梯...
PyTorch分類神經網路
這次我們也是用最簡單的途徑來看看神經網路是怎麼進行事物的分類.我們建立一些假資料來模擬真實的情況.比如兩個二次分布的資料,不過他們的均值都不一樣.import torch import matplotlib.pyplot as plt 假資料 n data torch.ones 100,2 資料的基...
卷積神經網路 pytorch
vocab args.vocab size 已知詞的數量 dim args.embed dim 每個詞向量長度 cla args.class num 類別數 ci 1 輸入的channel數 knum args.kernel num 每種卷積核的數量 ks args.kernel sizes 卷積核...