【python学习笔记】pytorch中的nn.LSTM
本文参考了： pytorch中的nn.LSTM模块参数详解 人人都能看懂的LSTM torch.nn.LSTM()函数维度详解 lstm示意图 右侧为LSTM示意图 torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias ...
原文：PyTorch学习笔记之nn的简单实例
method method PyTorch nn Define new Modules ...
2017-07-21 23:37 0 6823 推荐指数：
相关推荐
[PyTorch 学习笔记] 3.1 模型创建步骤与 nn.Module
本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 这篇文章来看下 PyTorch 中网络模型的创建步骤。网络模型的内容如下，包括模型创建和权值 ...
【python学习笔记】pytorch中的nn.Embedding用法
本篇博客参考文章： 通俗讲解pytorch中nn.Embedding原理及使用 embedding 词嵌入，通俗来讲就是将文字转换为一串数字。因为数字是计算机更容易识别的一种表达形式。 我们词嵌入的过程，就相当于是我们在给计算机制造出一本字典的过程。计算机可以通过这个字典来间接地识别文字 ...
Pytorch学习笔记12----损失函数nn.CrossEntropyLoss()、nn.NLLLoss()
1.CrossEntropyLoss()损失函数 交叉熵主要是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，为什么这么说呢，举个例子：在做分类的训练的时候，如果一个样本属于第K类，那么这个类别所对应的的 ...
pytorch--nn.Sequential学习
nn.SequentialA sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict ...
Pytorch nn.BCEWithLogitsLoss() 的简单理解与用法
这个东西，本质上和nn.BCELoss()没有区别，只是在BCELoss上加了个logits函数(也就是sigmoid函数)，例子如下： 输出结果分别为： 可以看到，nn.BCEWithLogitsLoss()相当于是在nn.BCELoss()中预测结果pred ...
【pytorch】torch.nn 模块笔记
简介 pytorch中其实一般没有特别明显的Layer和Module的区别，不管是自定义层、自定义块、自定义模型，都是通过继承Module类完成的。其实Sequential类也是继承自Module类的。 torcn.nn是专门为神经网络设计的模块化接口。构建于autograd之上，可以用 ...
Pytorch学习笔记06---- torch.nn.Embedding 词嵌入层的理解
1.word Embedding的概念理解 首先，我们先理解一下什么是Embedding。Word Embedding翻译过来的意思就是词嵌入，通俗来讲就是将文字转换为一串数字。因为数字是计算机更容 ...