nn.BatchNorm
Batch Normalization的使用场景深层神经网络：在深度神经网络中，梯度消失和梯度爆炸问题更加明显，Batch Normalization可以帮助缓解这些问题，加速模型的训练和收敛。非线性激活函数：使用非线性激活函数（如ReLU）时，Batch Normalization可以减少梯度消失问题，提高模型性能。大规模数据集：在大规模数据集上，Batch Normalization的效果通常
PyTorch中的nn.Dropout
在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，而 nn.Dropout 是一种常用的正则化技术，有助于减少过拟合现象。nn.Dropout 是 PyTorch 中用于应用 Dropout 正则化的模块。 作用在训练阶段，nn.Dropout 按照指定的概率随机丢弃输入张量中的部分元素，以减少神经网络的复杂性。这有助于提高模型的泛化能力，避免过拟合。 nn.Dropout 的基本用法torch.nn.Dro
PyTorch中的nn.Embedding
nn.Embedding 是PyTorch中的一个模块，用于将整数索引映射到连续的低维向量表示。这个操作在自然语言处理（NLP）和推荐系统等领域中非常常见，因为它可以有效地学习输入数据中的离散特征。 作用：将整数索引映射为低维向量表示：nn.Embedding 能够将离散的整数索引（如单词、类别等）映射为低维的实数向量。学习数据中的结构信息：这种嵌入操作能够学习输入数据中的结构信息，使得神经网络可
Python Re模块
使用Python的re模块进行正则表达式处理Python的re模块提供了强大的正则表达式功能，用于字符串的查找、替换和拆分。本文将介绍re模块的基本用法，并通过示例代码展示其强大之处。 什么是正则表达式？正则表达式是一种用于匹配字符串的模式。它可以用来验证输入、查找特定的字符串模式、替换文本等。re模块是Python中处理正则表达式的标准库。 导入re模块在使用正则表达式之前，需要先导入re模块：