小白带你用Numpy、Tensor、Autograd、TensorFlow等技术实现同一个机器学习任务

上传者: 38560107 | 上传时间: 2023-12-21 14:35:11 | 文件大小: 548KB | 文件类型: PDF
1.标量方向传播 1.1 代码 import torch #定义输入张量x x=torch.Tensor([3]) print(x) #初始化权重参数W,偏移量b、并设置require_grad属性为True,为自动求导 w=torch.randn(1,requires_grad=True) b=torch.randn(1,requires_grad=True) print("w=",w) print("b=",b) #实现前向传播 y=torch.mul(w,x) #等价于w*x print(y) z=torch.add(y,b) print(z)#等价于y+b #查看x,w,b页子节

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