Pytorch各个模块介绍
介绍下pytorch的主要模块和辅助模块。 Pytorch的主要模块 PyTorch主要包括以下16个模块： 1．torch模块 torch模块本身包含了PyTorch经常使用的一些激活函数，比如Sigmoid（torch.sigmoid）、ReLU（torch.relu）和Tanh ...
原文：pytorch 模块
pytorch的中文手册：https: github.com zergtant pytorch handbook 一 定义 初始化张量Define tensors tensor，即 张量 。实际上跟numpy数组 向量 矩阵的格式基本一样。但是是专门针对GPU来设计的，可以运行在GPU上来加快计算效率。 PyTorch中定义tensor，就跟numpy定义矩阵 向量差不多，例如定义一个 的tens ...
2019-10-23 23:19 0 1001 推荐指数：
相关推荐
pytorch nn.Module()模块
连接起来 nn.Sequential() 添加模块 ...
Pytorch 神经网络模块之 Linear Layers
1. torch.nn.Linear PyTorch 中的 nn.linear() 是用于设置网络中的全连接层的，需要注意的是全连接层的输入与输出都是二维张量，一般形状为 [batch_size, size]。 """ in_features: 指的是输入矩阵的列数，即输入二维张量 ...
pytorch模块介绍：torch.nn
一、简介 nn全称为neural network,意思是神经网络，是torch中构建神经网络的模块。 二、子模块介绍 2.1 nn.functional 该模块包含构建神经网络需要的函数，包括卷积层、池化层、激活函数、损失函数、全连接函数 ...
【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：常用工具模块
数据处理 在解决深度学习问题的过程中，往往需要花费大量的精力去处理数据，包括图像、文本、语音或其它二进制数据等。数据的处理对训练神经网络来说十分重要，良好的数据处理不仅会加速模型训练，更会提高模型效果。考虑到这点，PyTorch提供了几个高效便捷的工具，以便使用者进行数据处理或增强等操作 ...
[PyTorch 学习笔记] 2.2 图片预处理 transforms 模块机制
PyTorch 的数据增强 我们在安装PyTorch时，还安装了torchvision，这是一个计算机视觉工具包。有 3 个主要的模块： torchvision.transforms: 里面包括常用的图像预处理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用数据集 ...
Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms)
Pytorch数据读取机制(DataLoader)与图像预处理模块(transforms) 1.DataLoader torch.utils.data.DataLoader():构建可迭代的数据装载器, 训练的时候，每一个for循环，每一次iteration，就是从DataLoader中获取 ...