[人工智能]深度学习笔记（30、31）

课程30

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?颜色通道写在哪里都没有关系，一般是4个数，第一个代表有多少个样本，后面就是高度、宽度（像素），颜色通道，一般是三个颜色通道，rgb，有时候也是四个，外加一个透明度

查看类别：

?将数据展示：

?这里是特征张量和标签，要是只取特征那就是[0][0]

?显示图像的时候是不支持tensor的所以要把tensor变成array

?这里已经包含了特征和标签，所以就不需要进行合并，可以直接进行小批量的划分

整体流程：

?（5）定义所使用的优化算法

（7）输出结果

?课程31

上面过程的代码实现?

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?上面那行代码的含义是总共有多少个特征，把多维的拉平 .data就是取的是特征，.tarhets就是标签

?神经网络的架构?

补充：

????????

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对上面代码的一些说明：

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这里的indice就是对应的最大值为0.4的标签的索引的位置，其实也就是分类的结果，下面就是应用

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在求准确率的过程中

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?这里是我们想看看到底是训练到了第几个batch了，所以用到了enumerate这个函数

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