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 ...
2021-03-15 20:33 0 724 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.normal(tensor, mean=0, std=1) 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 ...
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 ...
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 ...
参考:官方 1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0) 解释: Fills the input Tensor with values drawn from the uniform distribution ...
用torch.nn.init进行初始化参数。 from torch.nn import init line ...
PyTorch快速入门教程七(RNN做自然语言处理) - pytorch中文网 原文出处: https://ptorch.com/news/11.html 在pytorch里面实现word embedding是通过一个函数来实现的:nn.Embedding # -*- coding ...
自然语言中的常用的构建词向量方法,将id化后的语料库,映射到低维稠密的向量空间中,pytorch 中的使用如下: 输出: 需要注意的几点: 1)id化后的数据需要查表构建 ...