因为argmax函数不能求导,也就不会有梯度 backward的反向传播的梯度到loss是终止了 其实也很容易看出这个问题,如果最后一步使用了argmax,loss的属性 requires_grad=False,直接调用backward会提示你需要给loss增加梯度属性,但这“治表不治 ...
torch.argmax 函数 argmax函数:torch.argmax input, dim None, keepdim False 返回指定维度最大值的序号,dim给定的定义是:the demention to reduce.也就是把dim这个维度的,变成这个维度的最大值的index。 例如tensor , , dim ,将第一维度去掉,这样结果为tensor , 。 dim , 将第二维度 ...
2021-07-21 18:17 0 516 推荐指数:
因为argmax函数不能求导,也就不会有梯度 backward的反向传播的梯度到loss是终止了 其实也很容易看出这个问题,如果最后一步使用了argmax,loss的属性 requires_grad=False,直接调用backward会提示你需要给loss增加梯度属性,但这“治表不治 ...
在进行深度学习张量计算时,经常要获取张量在某个维度的最大值和最小值,以及这些值的位置。如果只需要知道位置,则torch.argmax和torch.argmin函数便可以实现。 Torch.argmax(input, dim=None, keepdim=False):返回指定维度最大值的序号 ...
学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度、置信区间参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 ...
额 好像是一句非常简单的代码 ,但是作为新手 ,我是完全看不懂哎 前十眼。 首先 这里的logits是一个 (a,b)维的张量。其中a是你的全连接输出维度,b是一个batch中的样本数量。 我们经过一个argmax的操作,dim=1 意味着找到张量中各自的最大值所在索引。也就 ...
import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) input: tensor([[[ 0.5450, -0.6264 ...
argmax. 解释 还是从一维数组出发.看下面的例子. argmax返回的是最大数的索引.argma ...
dim:定义一个固定维数的数组,如dim arr(100)。redim:重新定义动态数组的维数,必须先用dim定义一个动态数组: dim arr(),然后可重新定义:redim arr(2,100)、redim arr(1000)。在redim使用过程中,如果要保留数组中的数据,需要 ...
楼主是个初学者,在应用vba时遇到了dim方面的问题,查了很多资料后想把关于dim的这点儿知识简单整理出来 首先,从我遇到的问题作为切入点吧, (不得不承认我遇到的错误是很低级的) 具体的情境就不还原了,将问题抽象了出来,代码如下: 运行结果 可以看到integer1被初始化 ...