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- Apsara Clouder大数据技能认证：使用深度学习TensorFlow框架进行图片识别
  获得于2018-12-07 18:39:05
- Apsara Clouder大数据技能认证：基于机器学习的客户流失预警分析
  获得于2018-12-07 18:14:08
- Apsara Clouder大数据技能认证：搭建个性化推荐系统
  获得于2018-10-17 16:09:51
- Apsara Clouder大数据技能认证：使用DataV制作实时销售数据可视化大屏
  获得于2018-10-17 11:01:16

阿里云技能认证

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发表了文章 2025-04-05

【pytorch】【202504】关于torch.nn.Linear

小白从开始这段代码展示了`nn.Linear`的使用及其背后的原理。此外，小白还深入研究了PyTorch的核心类`torch.nn.Module`以及其子类`torch.nn.Linear`的源码。`grad_fn`作为张量的一个属性，用于指导反向传播进一步地，小白探讨了`requires_grad`与叶子节点（leaf tensor）的关系。叶子节点是指在计算图中没有前驱操作的张量，只有设置了`requires_grad=True`的叶子节点才会在反向传播时保存梯度。最后，小白学习了PyTorch中的三种梯度模式通过以上学习小白对PyTorch的自动求导机制有了更深刻的理解。

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发表了文章 2025-04-05

【pytorch】【202504】关于torch.nn.Linear

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