这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（九）：从零开始实现线性回归的训练。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
在深度学习中，用来训练的数据集通过标注来实现。
咱们在这一步使用函数来生成一组数据集文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-627166.html
定义数据生成函数：synthetic_data文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-627166.html
%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
def synthetic_data(w, b, num_examples):
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f ′ ( x ) = lim h → 0 f (
在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层： 多层感知机就是在输入和输出中间再添加一个或多个全链接层，将中间的层称为“隐藏层”，下图为添加了一个全链接层的网络结构： 现实世
标量就是我们常见的单个数字（包括整数、小数等等），可以使用只有一个元素的张量表示 用小写字母表示，如：x、y、z
图像增强可以扩展训练样本数量、减小对某个属性的依赖。比如，裁剪图像，可以减少模型对对象出现位置的依赖；调整亮度、颜色等因素来降低模型对颜色的敏感度等 头文件 %matplotlib inline：图表直接嵌入到Notebook中，本人使用的jupyter-lab 显示图片
发布时间：1989年 模型目的：识别手写数字 1.3.1 相关函数原型 1）nn.Conv2d：卷积层
1）连续值与离散值 线性回归模型，适用于输出为连续值的情景。 softmax回归模型，适用于输出为离散值的情景。例如图像类别，就需要对离散值进行预测。softmax回归模型引入了softmax运算，使输出更适合离散值的预测和训练。 2）输出个数 线性回归模型，输出单元为1个，而
我们在前面学习的多层感知机中，已经认识了全链接层，缺点很明显，在稍微大点的网络模型中，参数成指数级别增长。参数量很快就达到数十亿，这样的量级几乎无法计算。为此科学家们想出一个减少参数的方法：卷积。 从全链接层到卷积的推论，使用如下两个原则： 平
生成数据集 synthetic_data() 读取数据集 data_iter() 初始化模型参数 w, b 定义模型：线性回归模型 linreg() 定义损失函数：均方损失 squared_loss() 定义优化算法：梯度下降 sgd() 进行训练：输出损失 loss 和估计误差
SSD（Single Shot MultiBox Detector）单发多框检测。“Single shot”说明SSD算法属于one-stage（一段式）方法，“MultiBox”说明SSD是多框预测（多尺度锚框/特征图）。 SSD和YOLO一样都是采用CNN网络执行one-stage（一段式）检测，区别是： YOLO速度快，适用于实时物体检测；但是精度略低，尤
自定义网络层很简单，三步即可完成 继承类：nn.Module 定义初始化函数：__init__中定义需要初始化的代码 定义向前传播函数：forward 1）定义网络层
