先看一下CLASS有哪些参数: 可以对输入的张量进行 2D 卷积。 in_channels: 输入图片的 channel 数。 out_channels: 输出图片的 channel 数。 kernel_size: 卷积核的大小。 stride: 滑动的步长 ...
官方给出的例子: target output size of x m nn.AdaptiveMaxPool d , input torch.randn , , , output m input output.size torch.Size , , , target output size of x square m nn.AdaptiveMaxPool d input torch.randn , ...
2021-08-02 15:59 0 132 推荐指数:
先看一下CLASS有哪些参数: 可以对输入的张量进行 2D 卷积。 in_channels: 输入图片的 channel 数。 out_channels: 输出图片的 channel 数。 kernel_size: 卷积核的大小。 stride: 滑动的步长 ...
输入x: [ batch_size, channels, height_1, width_1 ] batch_size 一个batch中样例的个数 ...
文章目录 一、官方文档介绍 二、torch.nn.Conv2d()函数详解 参数详解 参数dilation——扩张卷积(也叫空洞卷积) 参数groups——分组卷积 三、代码实例 一、官方文档介绍 ...
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 ...
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 ...
该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件。 PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经网络。为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么 ...
class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True) 我这里没有详细解读这个损失函数的各个参数,仅记录一下在sru中涉及到的。 sru中代 ...