torch.nn.init.uniform(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中生成值,填充输入的张量或变量 参数: tensor - n维的torch.Tensor a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 ...
torch.nn.init.normal tensor, mean , std 从给定均值和标准差的正态分布N mean, std 中生成值,填充输入的张量或变量 参数: tensor n维的torch.Tensor mean 正态分布的均值 std 正态分布的标准差 ...
2021-03-15 20:05 0 3170 推荐指数:
torch.nn.init.uniform(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中生成值,填充输入的张量或变量 参数: tensor - n维的torch.Tensor a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 ...
torch.nn.init.constant(tensor, val) 用val的值填充输入的张量或变量 参数: tensor – n维的torch.Tensor或autograd.Variable val – 用来填充张量的值 ...
torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0,std=1) 可以给一个变量初始化。 mean是正态分布的均值,std是正态分布的标准差。 ...
1. 定义 数学公式为 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ,其中p、q分别为理论标签、实际预测值,w为权重。这里的log对应数学上的ln。 PyTorch对应函数为: torch.nn.BCELoss(weight=None ...
(a, b)U(a,b) 2. 正太分布 torch.nn.init.normal_(tensor, m ...
loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 输出值了0.333。 输出表明loss损失函数 ...
A表示均值,B表示标准差 ,C代表生成的数据行数,D表示列数,requires_grad=True表示对导数开始记录,可以忽略。 得到的结果为: ...
用torch.nn.init进行初始化参数。 from torch.nn import init line ...