本文主要是用PyTorch来实现一个简单的回归任务。
编辑器：spyder
1.引入相应的包及生成伪数据
import torch
import torch.nn.functional as F # 主要实现激活函数
import matplotlib.pyplot as plt # 绘图的工具
from torch.autograd import Variable
# 生成伪数据
x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim =
人民币识别
split_dataset
import os
import random
import shutil
def makedir(new_dir):
if not os.path.exists(new_dir):
os.makedirs(new_dir)
if __name__ == '__main__':
random.seed(1)
dataset_dir = os.path.join(data, RMB_data)
split_di
pytorch学习笔记（十五）————Early Stop，Dropout，SGD目录Early StopDropoutSGD随机梯度下降
目录
Early Stop
（1）Early Stop的概念
Early Stop的概念非常简单，在我们一般训练中，经常由于过拟合导致在训练集上的效果好，而在测试集上的效果非常差。因此我们可以让训练提前停止，在测试集上达到最好的效果时候就停止训练，而不是等到在训练集上饱和在停止，这个操作就叫做Early Stop。
（2）Early Stop的过程
Dr
