Pytorch学习笔记（三）

主要讲解几个重要的函数，剩下的部分函数粗略讲解 而且存在一维、二维和三维的类似函数只讲二维。 循环神经网络没有深入学习，所以这里没写，等学到了会写的。

（由于右侧目录不显示四级标题及以下标题的信息，所以这里手动标出目录，可以复制后通过ctrl+F查询） 详细目录 详细讲解的几个重要函数：

1. torch.nn.Conv2d
2. torch.nn.MaxPool2d
3. torch.nn.AvgPool2d
4. torch.nn.ReLU
5. torch.nn.Linear
6. torch.nn.BatchNorm2d
7. torch.nn.MSELoss
8. torch.nn.NLLLoss
9. torch.nn.CrossEntropyLoss

简单讲解的池化层函数：

1. torch.nn.AdaptiveMaxPool2d
2. torch.nn.AdaptiveAvgPool2d
3. torch.nn.MaxUnpool2d

简单讲解的非线性激活层函数：

1. torch.nn.ReLU6
2. torch.nn.ELU
3. torch.nn.PReLU
4. torch.nn.Sigmoid
5. torch.nn.LogSigmoid
6. torch.nn.Tanh
7. torch.nn.Softsign
8. torch.nn.Threshold
9. torch.nn.Softmax
10. torch.nn.Softmin
11. torch.nn.LogSoftmax