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当我们再训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整；或者值训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支
在为数据分类训练分类器的时候，比如猫狗分类时，我们经常会使用pytorch的ImageFolder: CLASS torchvision.datasets.ImageFolder(root, tra
torchvision.datasets Datasets 拥有以下API: __getitem__ __len__ Datasets都是 torch.utils.data.Dataset的子类，所以
条件选取：torch.where(condition, x, y) → Tensor 返回从 x 或 y 中选择元素的张量，取决于 condition 操作定义： 举个例子： >>
一、简化前馈网络LeNet import torch as t class LeNet(t.nn.Module): def __init__(self): super(LeNet,
为了使用自己的图像数据，需要仿照pytorch数据输入创建新的类，其中数据格式为numpy.ndarray。 将自己的图片保存到numpy.ndarray中，然后创建类 from torch.ut
安装Pytorch 在pytorch官网上选择相应选项，我的是OS X, pip, python2.7, none CUDA。 （之所以用python2.7只是觉得现在还有好多代码用2.7写的，用3+
最近搞了搞minist手写数据集的神经网络搭建，一个数据集里面很多个数据，不能一次喂入，所以需要分成一小块一小块喂入搭建好的网络。 pytorch中有很方便的dataloader函数来方便我们进行批处
index_select anchor_w = self.FloatTensor(self.scaled_anchors).index_select(1, self.LongTensor([0]))
本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分享给大家，具体如下： 一、PyTorch入门 1. 安装方法 登录PyTorch官网，http://pytorch.org，可以看到
