如果我们设置的dilation=0的话,效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1,那么效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,卷 ...
.当设置group 时: 返回: 另一个例子: 返回: 可见第一个值为out channels的大小,第二个值为in channels的大小,后面两个值为kernel size .当设置为group 时 返回: .当设置group 时 返回: .当设置group 时 报错: groups的值必须能整除in channels 注意: 同样也要求groups的值必须能整除out channels,举 ...
2019-04-26 18:06 0 3680 推荐指数:
如果我们设置的dilation=0的话,效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,可见卷积核为3*3的卷积核 如果我们设置的是dilation=1,那么效果如图: 蓝色为输入,绿色为输出,卷 ...
这篇文章讲得比较清晰,特地备份一下: pytorch中backward函数的gradient参数作用 问题引入 在深度学习中,经常需要对函数求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图,并执行反向传播。 PyTorch中 ...
导数偏导数的数学定义 参考资料1和2中对导数偏导数的定义都非常明确.导数和偏导数都是函数对自变量而言.从数学定义上讲,求导或者求偏导只有函数对自变量,其余任何情况都是错的.但是很多机器学习的资料和开源库都涉及到标量对向量求导.比如下面这个pytorch的例子. 简单解释下,设\(x ...
retain_graph参数的作用 官方定义: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases ...
摘要:一个神经网络有N个样本,经过这个网络把N个样本分为M类,那么此时backward参数的维度应该是【N X M】 正常来说backward()函数是要传入参数的,一直没弄明白backward需要传入的参数具体含义,但是没关系,生命在与折腾,咱们来折腾一下,嘿嘿 ...
例如下面这段代码 不加引用的话,str则被复制一份,函数中对str的操作实质上是对其复制品的操作,所以即使在函数中修改了str,调用层的原str并不会被改变。 加了引用的话,传入的str即是调用层的实际参数,这样省却了复制过程,效率会有提高。但如果函数中修改了str,则原str ...
误差越小越好。 PyTorch中的nn模块提供了多种可直接使用的深度学习损失函数,如交叉熵、均方误 ...