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 ...
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 各有什么用处 首先可以观察源码: eg:torch.nn.Conv d CLASS torch.nn.Conv d ...
2019-09-06 16:10 0 792 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 ...
自定义层Linear必须继承nn.Module,并且在其构造函数中需调用nn.Module的构造函数,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推荐使用第一种用法,尽管第二种写法更直观。 在构造函数 ...
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(1D, 如 ...
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 ...
来源CSDN torch.nn.functional.normalize torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None) 功能:将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数)。 主要 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
torch.nn.Identity() 今天看源码时,遇到的这个恒等函数,就如同名字那样 占位符,并没有实际操作 源码: 主要使用场景: 不区分参数的占位符标识运算符 if 某个操作 else Identity() 在增减网络过程中,可以使得整个网络层数据不变,便于迁移权重数据 ...
Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方损失函数作用主要是求预测实例与真实实例之间的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函数需要输入两个tensor,类型统一设置为float,否则会报错,也可以在全局设置 ...