3.3. 线性回归的简洁实现 3.3.1. 生成数据集 3.3.2. 读取数据 3.3.3. 定义模型 3.3.4. 初始化模型参数 3.3.5. 定义损失函数 3.3.6. 定义优化算法 3.3.7. 训练模型 3.3.8. 小结 3.3.9. 练习 3.3. 线性回归的简洁实现 随着深度学习框架的发展，开发深度学习应用变得越来越...

3.10 多层感知机的简洁实现 3.10.1 定义模型 3.10.2 读取数据并训练模型 小结 3.10 多层感知机的简洁实现 下面我们使用PyTorch来实现上一节中的多层感知机。首先导入所需的包或模块。 import torch from torch import nn from torch . nn import ...

4.1.3 空块：可以用简洁版本 4.1.3 空块：可以用简洁版本 一个空的块状结构里什么也不包含，大括号可以简洁地写成{} ，不需要换行。例外：如果它是一个多块语句的一部分(if/else 或 try/catch/finally) ，即使大括号内没内容，右大括号也要换行。 示例： void doNothing () {}

6.5 循环神经网络的简洁实现 6.5.1 定义模型 6.5.2 训练模型 小结 6.5 循环神经网络的简洁实现 本节将使用PyTorch来更简洁地实现基于循环神经网络的语言模型。首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集。 import time import math import numpy as np import t...

3.10. 多层感知机的简洁实现 3.10.1. 定义模型 3.10.2. 读取数据并训练模型 3.10.3. 小结 3.10.4. 练习 3.10. 多层感知机的简洁实现 下面我们使用Gluon来实现上一节中的多层感知机。首先导入所需的包或模块。 In [ 1 ]: import d2lzh as d2l f...

简洁的并发TCP服务器 简洁的并发TCP服务器 尽管上节的并发 TCP 服务器运作良好，但是它还不能为实际应用提供服务。因此，在这节您将学到怎样把第四章 中的 keyValue.go 文件对于复杂类型的使用转化为一个功能齐全的并发 TCP 应用。 为了能够和网络中的 key-value 存储交互，我们创建自定义的 TCP 协议。您将需要为 k...

8.5. 多GPU计算的简洁实现 8.5.1. 多GPU上初始化模型参数 8.5.2. 多GPU训练模型 8.5.3. 小结 8.5.4. 练习 8.5. 多GPU计算的简洁实现 在Gluon中，我们可以很方便地使用数据并行进行多GPU计算。例如，我们并不需要自己实现“多GPU计算” 一节里介绍的多GPU之间同步数据的辅助函数。 首先导入本...

用于构建可维护程序的简洁语言 用于构建可维护程序的简洁语言 你可以在半个小时读完全部的自带文档。虽然简洁，但是不简单！你可以用V语言做任何其它语言可以做的事情！

6.5. 循环神经网络的简洁实现 6.5.1. 定义模型 6.5.2. 训练模型 6.5.3. 小结 6.5.4. 练习 6.5. 循环神经网络的简洁实现 本节将使用Gluon来更简洁地实现基于循环神经网络的语言模型。首先，我们读取周杰伦专辑歌词数据集。 In [ 1 ]: import d2lzh as d2l...

2.1. 选择标识符是为了清晰，而不是简洁 2.1. 选择标识符是为了清晰，而不是简洁 Obvious code is important. What you can do in one line you should do in three. (清晰的代码很重要。在一行可以做的你应当分三行做。(if/else 吗?))— Ukiah Smith...