PyTorch中torch.nn与torch.nn.functional的区别是:1.继承方式不同;2.可训练参数不同;3.实现方式不同;4.调用方式不同。继承方式不同在于,torch.nn中的模块大多数是通过继承torch.nn.Module 类来实现的,而torch.nn.functional中的函数是直接调用的。
PyTorch是一个用于科学计算的开源深度学习框架,其主要功能是搭建、训练和部署深度神经网络模型。PyTorch提供了大量的工具和函数,可以帮助研究人员和工程师们快速构建和训练深度学习模型,尤其是针对计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。 PyTorch 的主要特点如下: 灵活的动态图机制:PyTorch使
ARM处理器具有低功耗、高效性能、灵活性、低成本和开放性等特点,它在嵌入式系统、移动设备、智能家居、工业自动化等领域得到了广泛的应用。 1.低功耗:ARM处理器的功耗较低,因为它采用了RISC(Reduced Instruction Set Computing)架构,减少了指令集的复杂性,可以在较低的时钟频率下运行,
远的是分隔两地,近的是心的距离,有心的相爱,才会有彼此的相守,十指相连,将思念凝注于指尖。
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