如下所示：
一. visualize.py
from graphviz import Digraph
import torch
from torch.autograd import Variable
def make_dot(var, params=None):
""" Produces Graphviz representation of PyTorch autograd graph
Blue nodes are the Variables that require grad, or
任务要求：
自定义一个层主要是定义该层的实现函数,只需要重载Function的forward和backward函数即可,如下:
import torch
from torch.autograd import Function
from torch.autograd import Variable
定义二值化函数
class BinarizedF(Function):
def forward(self, input):
self.save_for_backward(input)
python版本3.7，用的是虚拟环境安装的pytorch，这样随便折腾，不怕影响其他的python框架
1、先定义一个类Linear，继承nn.Module
import torch as t
from torch import nn
from torch.autograd import Variable as V
class Linear(nn.Module):
'''因为Variable自动求导，所以不需要实现backward()'''
def __init__(self, i
文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性回归模型2.1.导入必要模块2.2.构造训练数据2.3.测试数据及输入输出神经元个数2.4.搭建模型并实例化2.5.训练
1.计算流程
1)设计模型： Design model (input, output, forward pass with different layers)
2) 构建损失函数与优化器：Construct loss and optimizer
3) 循环：Training loop
- Forward = co
线性回归实战
使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：
1.设计网络架构
2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer)
3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)、更新模型参数(update))
#author:yuquanle
#data:2018.2.5
#Study of LinearRegression use PyTorch
import torch
from torch.autograd import Variable
# t
pytorch中自定义backward()函数。在图像处理过程中，我们有时候会使用自己定义的算法处理图像，这些算法多是基于numpy或者scipy等包。
那么如何将自定义算法的梯度加入到pytorch的计算图中，能使用Loss.backward()操作自动求导并优化呢。下面的代码展示了这个功能`
import torch
import numpy as np
from PIL import Image
from torch.autograd import gradcheck
class Bic
