Dive_into_DL_Pytorch

动手学深度学习个人笔记

环境:

Pytorch 1.4.0

利用torch.utils.data.Dataset构建Dataset和dataloader

利用numpy从0实现一个LinearRegression

利用pytorch的全连接层实现LinearRegression

torch.nn定义了许多神经网络层， data是数据处理的工具包，torch.nn.init是初始化模块方法, torch.nn.optim则提供了常见的优化器

同样是从0实现和利用pytorch简洁实现。在自己实现的时候softmaxregression存在数值不稳定的问题，因为softmax和regression是分开实现的。相比来说pytorch的函数更加稳定。同时也回顾了一下pytorch建模的基本步骤

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 12 Commits
.ipynb_checkpoints		.ipynb_checkpoints
d2lzh_pytorch		d2lzh_pytorch
.gitattributes		.gitattributes
GPU.ipynb		GPU.ipynb
README.md		README.md
dropout.ipynb		dropout.ipynb
pytorch中的计算.ipynb		pytorch中的计算.ipynb
softmax回归.ipynb		softmax回归.ipynb
多层感知机.ipynb		多层感知机.ipynb
权重衰减.ipynb		权重衰减.ipynb
模型参数.ipynb		模型参数.ipynb
模型构造.ipynb		模型构造.ipynb
线性回归.ipynb		线性回归.ipynb
自定义层.ipynb		自定义层.ipynb
读写和存储.ipynb		读写和存储.ipynb