Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释,大意是返回一个张量,张量里面 ...
normal函数的详细使用和常见错误 .normal mean, std, , generator None, out None 返回值:一个张量,张量中每个元素是从相互独立的正态分布中随机生成的。每个正态分布的均值和标准差对应着mean中的一个值和std中的一个值 参数 mean tensor :是一个张量,存储着输出张量中每个元素正态分布的均值 std tensor :是一个张量,存储着输出张 ...
2022-02-09 22:58 0 976 推荐指数:
Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释,大意是返回一个张量,张量里面 ...
Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 这个是官网给出的解释,大意是返回一个张量,张量里面 ...
比如有个张量a,那么a.normal_()就表示用标准正态分布填充a,是in_place操作,如下图所示: 比如有个张量b,那么b.fill_(0)就表示用0填充b,是in_place操作,如下图所示: 这两个函数常常用在神经网络模型参数的初始化中,例如 import ...
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。 ...
本文内容:1. Xavier 初始化2. nn.init 中各种初始化函数3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均匀分布torch.nn.init.uniform_ ...
使用教程,参考: https://github.com/facebookresearch/visdom https://www.pytorchtutorial.com/using-visdom-for-visualization-in-pytorch/ https ...
初学神经网络和pytorch,这里参考大佬资料来总结一下有哪些激活函数和损失函数(pytorch表示) 首先pytorch初始化: 一:激活函数: 1:首先我们得知道为什么需要激活(激励)函数 ...
backward函数 官方定义: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum ...