设计深度学习模型有时就像一门艺术。有很多决策点，很难说哪个是最好的。一种方法是通过反复试验并根据真实数据评估结果。因此，拥有一个科学的 [...] 很重要。

PyTorch 为深度学习模型提供了许多构建块，但训练循环不是其中之一。它提供了灵活性，让您可以在训练期间做任何您想做的事情，但一些基本结构在大多数用例中都是通用的。在这篇文章中，您将看到如何创建一个 [...]

PyTorch 是一个强大的 Python 库，用于构建深度学习模型。它提供了定义和训练神经网络以及用于推理所需的一切。您无需编写太多代码即可完成所有这些。在这篇文章中，您将发现如何创建您的第一个深度学习神经网络模型 [...]

PyTorch 库是用于深度学习的。深度学习，实际上，只是大型神经网络或多层感知器网络的另一个名称。在其最简单的形式中，多层感知器是串联连接的一系列层。在这篇文章中，您将发现可以用来创建神经网络和简单 [...] 的简单组件。

我们通常使用 PyTorch 来构建神经网络。但是，PyTorch 的功能不止于此。由于 PyTorch 也是一个具有自动微分功能的张量库，您可以轻松地使用它来解决具有梯度下降的数值优化问题。在这篇文章中，您将学习 PyTorch 的自动微分引擎 autograd 的工作原理。之后 [...]

PyTorch 是一个深度学习库。与一些其他深度学习库一样，它对称为张量的数值数组执行操作。最简单的来说，张量就是多维数组。当我们处理张量时，一些操作经常被使用。在 PyTorch 中，有一些函数专门用于处理张量。在 [...]

传统的神经网络模型称为多层感知器。它们通常由一系列相互连接的层组成。输入层是数据进入网络的入口，输出层是网络输出结果的地方。输入层通常连接到一个或多个隐藏层，这些隐藏层 [...]

神经网络是一组相互连接的神经元节点。神经元不仅连接到相邻的神经元，还连接到更远的神经元。神经网络的主要思想是，每一层中的每个神经元都有一个或多个输入值，它们 [...]

Softmax 分类器是监督学习中的一种分类器。它是深度学习网络中的一个重要构建块，也是深度学习从业者中最受欢迎的选择。Softmax 分类器适用于多类分类，输出每个类的概率。本教程将教您如何构建一个 softmax [...]