本文參考了: pytorch中的nn.LSTM模塊參數詳解 人人都能看懂的LSTM torch.nn.LSTM()函數維度詳解 lstm示意圖 右側為LSTM示意圖 torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias ...
method method PyTorch nn Define new Modules ...
2017-07-21 23:37 0 6823 推薦指數:
本文參考了: pytorch中的nn.LSTM模塊參數詳解 人人都能看懂的LSTM torch.nn.LSTM()函數維度詳解 lstm示意圖 右側為LSTM示意圖 torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias ...
本章代碼:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/module_containers.py 這篇文章來看下 PyTorch 中網絡模型的創建步驟。網絡模型的內容如下,包括模型創建和權值 ...
本篇博客參考文章: 通俗講解pytorch中nn.Embedding原理及使用 embedding 詞嵌入,通俗來講就是將文字轉換為一串數字。因為數字是計算機更容易識別的一種表達形式。 我們詞嵌入的過程,就相當於是我們在給計算機制造出一本字典的過程。計算機可以通過這個字典來間接地識別文字 ...
1.CrossEntropyLoss()損失函數 交叉熵主要是用來判定實際的輸出與期望的輸出的接近程度,為什么這么說呢,舉個例子:在做分類的訓練的時候,如果一個樣本屬於第K類,那么這個類別所對應的的 ...
nn.SequentialA sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. Alternatively, an ordered dict ...
這個東西,本質上和nn.BCELoss()沒有區別,只是在BCELoss上加了個logits函數(也就是sigmoid函數),例子如下: 輸出結果分別為: 可以看到,nn.BCEWithLogitsLoss()相當於是在nn.BCELoss()中預測結果pred ...
簡介 pytorch中其實一般沒有特別明顯的Layer和Module的區別,不管是自定義層、自定義塊、自定義模型,都是通過繼承Module類完成的。其實Sequential類也是繼承自Module類的。 torcn.nn是專門為神經網絡設計的模塊化接口。構建於autograd之上,可以用 ...
1.word Embedding的概念理解 首先,我們先理解一下什么是Embedding。Word Embedding翻譯過來的意思就是詞嵌入,通俗來講就是將文字轉換為一串數字。因為數字是計算機更容 ...