对于不同人群可能有不同的答案，科研人员可能更偏爱pyTorch，因其简单易用，能够快速验证idea来抢占先机发论文。
深度学习通常被认为是一种黑盒技术，因为通常无法分析它在后端是如何工作的。例如创建了一个深层神经网络，然后将它与你的数据相匹配，我们知道它会使用不同层次的神经元和所有的激活等其他重要的超参数来进行训练。但是我...
简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。...
python有4个内建的数据结构–list（列表）、tuple（元组）、dictionary（字典）以及set（集合），它们可以统称为容器。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
在本文中，我们将介绍三种提高循环神经网络性能和泛化能力的高级技术。我们演示有关温度预测问题的三个概念，我们使用建筑物屋顶上的传感器的时间数据序列。...
您是否曾经想过您的神经网络实际上是如何连接不同的神经元的？如果您可以可视化所设计的模型架构，那不是很好吗？如果您可以将模型架构下载为演示时可以使用的图像，那不是很好吗？如果所有这些都为“是”，那么您来对地方了。 ...
在pytorch中像keras一样打印出神经网络各层的信息。import collectionsimport torchdef paras_summary(input_size, model): def register_hook(module): def hook(module, in...
Keras 是更高级的框架，对普通模型来说很友好，但是要实现更复杂的模型需要 TensorFlow 等低级的框架
文章目录1. nn模块2. torch.optim 优化器3. 自定义nn模块4. 权重共享参考 http://pytorch123.com/1. nn模块import torchN, D_in, Hidden_size, D_out = 64, 1000, 100, 10torch.nn.Sequ...
