神经网络基本概念以及Pytorch实现,多线程编程面试题

简介: 神经网络基本概念以及Pytorch实现,多线程编程面试题


继承(普通)

class Sharm(Hero):

pass

继承(加点自己的东西)

class Zina(Hero):

def init(self, money, name, life_value, aggressivity, defensive):

Hero.init(self, name, life_value, aggressivity, defensive)

self.money = money

实例化

sharm = Sharm(“sharm”, 4000, 300, 400)

zina = Zina(200, “zina”, 4000, 300, 400)

运用方法

sharm.attack(zina)

print(“sharm的血量还剩:”, sharm.life_value)

print(“zina的血量还剩:”, zina.life_value)

4 深度学习的PyTorch代码实现模板

=======================================================================================

4.1 模板


import torch

官方步骤,约束我们必须这么做

当继承了这个,神经网络的主要结构便会继承进来

class ConvNet(torch.nn.module):

搭建卷积层的一些信息

def init(self):

super(ConvNet, self).init()

pass

动作

def forward(self):

pass

4.2 Torch的概念


Torch就是神经网络届的Numpy,Torch能将tentor放在GPU上加速运算,就像Numpy可以嫁给你array放在CPU中加速运算。

4.3 机器学习两类问题


  • 回归问题(Regression):让我的输出能够预测到我想到的值。
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