先看函数参数: input: 一个 tensor,即要被“推平”的 tensor。 start_dim: “推平”的起始维度。 end_dim: “推平”的结束维度。 首先 ...
torch.flatten torch.flatten x 等于 torch.flatten x, 默认将张量拉成一维的向量,也就是说从第一维开始平坦化,torch.flatten x, 代表从第二维开始平坦化。 Example: 输出结果: torch.flatten x, , 代表在第一维和第二维之间平坦化 Example: torch.nn.Flatten 对于 torch.nn.Flatt ...
2022-03-30 00:39 0 2855 推荐指数:
先看函数参数: input: 一个 tensor,即要被“推平”的 tensor。 start_dim: “推平”的起始维度。 end_dim: “推平”的结束维度。 首先 ...
torch.nn.Flatten()可以是Sequential模型的一层,torch中定义的是: 因此,它是从第一维(而不是第0维)推平到最后一维。因此,它保留了batchsize,仅把每个数据推平为一维向量。 维指的就是形状,如[2,3,4] torch.flatten 先看函数参数 ...
nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用于设置网络中的全连接层的,需要注意在二维图像处理的任务中,全连接层的输入与输出一般都设置为二维张量,形状通常为[batch_size, size],不同于卷积层要求输入输出是四维张量。其用法与形参说明 ...
参考:官方文档 源码 官方文档 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. ...
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 ...
本文将介绍: torch.nn包 定义一个简单的nn架构 定义优化器、损失函数 梯度的反向传播 将使用LeNet-5架构进行说明 一、torch.nn包 torch.nn包来构建网络; torch.nn.Module类作为自定义类的基类 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
torch.nn.Identity() 今天看源码时,遇到的这个恒等函数,就如同名字那样 占位符,并没有实际操作 源码: 主要使用场景: 不区分参数的占位符标识运算符 if 某个操作 else Identity() 在增减网络过程中,可以使得整个网络层数据不变,便于迁移权重数据 ...