8 Dataset and DataLoader 0 Revision Manual data feed 123xy=np.loadtxt('data/diabetes.csv.gz', delimiter=',', dtype=np.float32)x_data = torch.from_numpy(xy[:, :-1])y_data = torch.from_numpy(xy[:, [-1

7 Multiple Dimension Input 1 Multiple Dimension Logistic Regression Model 1.1 Define linear model Before(Logisitic Regression Model): Now(Multiple Dimension Logistic Regression Model): 公式右上角表示样本

6 Logistic Regression 6.1 Introduction 6.1.1 Classification - The MNIST Dataset MNIST是一个手写数字数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是28x28的灰度图像，标签是0-9的数字。 在这个模型中，输出值是一个10维的向量，每个元素表示对应数字的概率。 torchvision包含MNIS

Linear Regression with Pytorch 1 PyTorch Fashion Prepare dataset Design model using Class: inherit from nn.Module Construct loss and optimizer: using PyTorch API Training cycle (forward, backward, up

Back Propagation 反向传播 1 Introduction 对于简单的神经网络，我们可以使用解析式来计算梯度。 但是对于复杂的神经网络，我们无法使用解析式来计算梯度，因此需要使用反向传播算法。 每个层单独计算梯度并不复杂，而复合后，梯度的计算就变得复杂起来。 2 Computational Graph 计算图 如图，表示一个两层的神经网络，其中MM表示矩阵的乘法。输入为，输出

Gradient Descent 1 Introduction 穷举法局限性 分治法：区间内均分点，找到最优后，再在最优点的邻域内继续搜索。 易陷入局部最优解 2 Gradient Descent 在点的梯度方向上取反，即可得到损失下降的方向。 同样难以解决非凸函数局部最优的问题 同时还存在鞍点的问题 3 Application 如图，损失函数的值随着迭代次数的增加而减小，并最终收敛到

1 示例 1.1 Training Set & Test Set（泛化能力） 数据集划分为训练集和测试集，而为了测试集的表现较好，又将训练集划分为训练集和验证集。 1.2 Model design 示例中的数据明显适用线性模型，即 。 Training Loss 定义为模型在训练集上的损失函数值，即 随着训练轮数的增加，Training Loss 会逐渐减小，但 Validatio

这是PyTorch入门学习系列文章的第一篇，主要介绍PyTorch的基本概念。 本系列文章属于个人笔记，参考课程为PyTorch入门学习。 0. 一些闲话 0.1 版本问题：技术教学滞后性 1. 学习目标 使用PyTorch实现学习系统 理解神经网络/深度学习的基础 要求： Python 基本的数学知识（线性代数、微积分） 2. 什么是智能？ 2.1 Human Intelligenc

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2.2 运算方法与运算器 2.2.1 移位运算 1. 逻辑移位 移除相应位并补0。 应用举例 2.算数移位 算术移位规则 算术移位的对象：有符号数（==针对定点数==，包括定点整数和定点小数）