文章目录一、前言二、模型初始化2.1定义顺序2.2参数顺序2.3在优化器中的顺序2.4在计算图中的顺序2.5总结三、推理数据流3.1init定义顺序3.2forward中的执行顺序3.3训练与优化器中的顺序3.4总结：一、前言这篇博文旨在基于pytorch深度学习框，讲解模型定义

使用torch.nn.LazyLinear(output)实现延迟初始化importtorchimporttorch.nnasnnclassMyModel(nn.Module):def__init__(self):super(MyModel,self).__init__()self.fc1=nn.LazyLinear(128)#输入维度设置为None，表示延迟初始化self

title:ggml教程|mnist手写体识别量化推理banner_img:https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/fa14d6dfd95fb9d38276a50a5519e2d2.webpdate:2023-11-1218:49:00ggml教程|mnist手写体识别量化推理MNIST手写体识别是经典的机器学习问题，可以被称作机器学习的helloworld

 代表什么：预测值和真实值越来越大，模型效果不好 为啥？#classMLPModel(nn.Module):#def__init__(self,input_size):#super(MLPModel,self).__init__()#self.fc1=nn.Linear(input_size,128)#self.fc2=nn.Linear(128,64)#

#coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimeimportcreate_and_read_TFRecord2asreader2importosX_train,y_train=reader2.get_file("c:\\cat_and_dog_r")#名为reader2的对象，通过get_file方法来获取指定路径下的

实验了效果，下面的还是图像的异常检测居多。https://github.com/LeeDoYup/AnoGANhttps://github.com/tkwoo/anogan-keras看了下，本质上是半监督学习，一开始是有分类模型的。代码如下，生产模型和判别模型：###generatormodeldefinedefgenerator_model():inputs=Input((10,))

笔记摘抄：https://blog.csdn.net/qq_36429555/article/details/118547133定义网络#定义一个简单的网络classnet(nn.Module):def__init__(self,num_class=10):

DeepLearningNoobGuide1.说明本文主要是对自己入坑deeplearning时的历程做一个简单的总结，并回顾本人承担的2020年集创赛神经网络算法部分的开发任务。时间回到2020