Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Lära Challenge: Initializing Model Weights and Biases | PyTorch Introduction
PyTorch Essentials
course content

Kursinnehåll

PyTorch Essentials

PyTorch Essentials

1. PyTorch Introduction
2. More Advanced Concepts
3. Neural Networks in PyTorch

book
Challenge: Initializing Model Weights and Biases

Uppgift

Swipe to start coding

You are tasked with creating random tensors to initialize weights and biases for a simple neural network.

  1. Ensure reproducibility by setting a manual seed to an arbitrary number before generating the tensors.
  2. Create a 3x4 tensor filled with random values from a uniform distribution between 0 and 1 (weights for the first layer).
  3. Create a 1x4 tensor filled with zeros (biases for the first layer).
  4. Create a 4x2 tensor with random integers between -5 and 5 (weights for the second layer).

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 6
toggle bottom row

book
Challenge: Initializing Model Weights and Biases

Uppgift

Swipe to start coding

You are tasked with creating random tensors to initialize weights and biases for a simple neural network.

  1. Ensure reproducibility by setting a manual seed to an arbitrary number before generating the tensors.
  2. Create a 3x4 tensor filled with random values from a uniform distribution between 0 and 1 (weights for the first layer).
  3. Create a 1x4 tensor filled with zeros (biases for the first layer).
  4. Create a 4x2 tensor with random integers between -5 and 5 (weights for the second layer).

Lösning

Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 1. Kapitel 6
Switch to desktopByt till skrivbordet för praktisk övningFortsätt där du är med ett av alternativen nedan
Vi beklagar att något gick fel. Vad hände?
some-alt