在写代码时发现我们在定义Model时,有两种定义方法: 那么这两种方法到底有什么区别呢,我们通过下述代码看出差别,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn.functional ...
interpolate 根据给定的size或scale factor参数来对输入进行下 上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal D, 如向量数据 , spatial D, 如jpg png等图像数据 和volumetric D, 如点云数据 类型的采样数据作为输入,输入数据的格式为minibatch x channels x optional depth x ...
2019-08-23 16:29 0 11276 推荐指数:
在写代码时发现我们在定义Model时,有两种定义方法: 那么这两种方法到底有什么区别呢,我们通过下述代码看出差别,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn.functional ...
从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系 relu多种实现之间的关系 relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现: torch.nn.ReLU() torch.nn.functional ...
1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 ...
参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/functional/#_1 或: 对n维输入张量运用Softmax函数,将张量的每个元素缩放到(0,1)区间 ...
Vision layers 1)Upsample 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x ...
文章引用:https://www.cnblogs.com/wanghui-garcia/p/11399053.html Vision layers 1)Upsample 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg、png ...
PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在写 PyTorch 代码时,我们会发现在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重复的操作,比如卷积、激活、池化。这些操作有什么不同?各有 ...
测试代码: import torch import torch.nn as nn m = nn.ReLU(inplace=True) input = torch.randn(10) print(input) output = m(input ...