參考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 歸一化層,目前主要有這幾個方法,Batch Normalization(20 ...
. torch.renorm input,p,dim,maxnorm,out None Tensor Returns a tensor where each sub tensor ofinputalong dimensiondimis normalized such that thep norm of the sub tensor is lower than the valuemaxnorm。 ...
2019-04-17 23:03 0 1034 推薦指數:
參考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 歸一化層,目前主要有這幾個方法,Batch Normalization(20 ...
損失函數的基本用法: 得到的loss結果已經對mini-batch數量取了平均值 1.BCELoss(二分類) 創建一個衡量目標和輸出之間二進制交叉熵的criterion unreduced loss函數(即reduction參數設置為'none ...
1)ReflectionPad2d 使用輸入邊界的反射來填充輸入tensor 對於N維的填充,使用torch.nn.functional.pad() 參數: padd ...
jupyter無法畫圖,不斷重啟的話,把這個代碼放在最前面。好像是因為某些環境重復配置了? import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True' ...
pytorch常用函數總結 torch.max(input,dim) 求取指定維度上的最大值,,返回輸入張量給定維度上每行的最大值,並同時返回每個最大值的位置索引。比如: torch.max(demo,1)[0]這其中的[0]取得就是返回的最大值,torch.max(demo ...
本篇借鑒了這篇文章,如果有興趣,大家可以看看:https://blog.csdn.net/geter_CS/article/details/84857220 1、交叉熵: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 2、CrossEntropyLoss()損失函數結合 ...
https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷積層 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation ...