参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(20 ...
. torch.renorm input,p,dim,maxnorm,out None Tensor Returns a tensor where each sub tensor ofinputalong dimensiondimis normalized such that thep norm of the sub tensor is lower than the valuemaxnorm。 ...
2019-04-17 23:03 0 1034 推荐指数:
参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(20 ...
损失函数的基本用法: 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unreduced loss函数(即reduction参数设置为'none ...
1)ReflectionPad2d 使用输入边界的反射来填充输入tensor 对于N维的填充,使用torch.nn.functional.pad() 参数: padd ...
jupyter无法画图,不断重启的话,把这个代码放在最前面。好像是因为某些环境重复配置了? import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' ...
pytorch常用函数总结 torch.max(input,dim) 求取指定维度上的最大值,,返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引。比如: torch.max(demo,1)[0]这其中的[0]取得就是返回的最大值,torch.max(demo ...
本篇借鉴了这篇文章,如果有兴趣,大家可以看看:https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵: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 2、CrossEntropyLoss()损失函数结合 ...
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation ...