如果我們設置的dilation=0的話,效果如圖: 藍色為輸入,綠色為輸出,可見卷積核為3*3的卷積核 如果我們設置的是dilation=1,那么效果如圖: 藍色為輸入,綠色為輸出,卷 ...
.當設置group 時: 返回: 另一個例子: 返回: 可見第一個值為out channels的大小,第二個值為in channels的大小,后面兩個值為kernel size .當設置為group 時 返回: .當設置group 時 返回: .當設置group 時 報錯: groups的值必須能整除in channels 注意: 同樣也要求groups的值必須能整除out channels,舉 ...
2019-04-26 18:06 0 3680 推薦指數:
如果我們設置的dilation=0的話,效果如圖: 藍色為輸入,綠色為輸出,可見卷積核為3*3的卷積核 如果我們設置的是dilation=1,那么效果如圖: 藍色為輸入,綠色為輸出,卷 ...
這篇文章講得比較清晰,特地備份一下: pytorch中backward函數的gradient參數作用 問題引入 在深度學習中,經常需要對函數求梯度(gradient)。PyTorch提供的autograd包能夠根據輸入和前向傳播過程自動構建計算圖,並執行反向傳播。 PyTorch中 ...
導數偏導數的數學定義 參考資料1和2中對導數偏導數的定義都非常明確.導數和偏導數都是函數對自變量而言.從數學定義上講,求導或者求偏導只有函數對自變量,其余任何情況都是錯的.但是很多機器學習的資料和開源庫都涉及到標量對向量求導.比如下面這個pytorch的例子. 簡單解釋下,設\(x ...
retain_graph參數的作用 官方定義: retain_graph (bool, optional) – If False, the graph used to compute the grad will be freed. Note that in nearly all cases ...
摘要:一個神經網絡有N個樣本,經過這個網絡把N個樣本分為M類,那么此時backward參數的維度應該是【N X M】 正常來說backward()函數是要傳入參數的,一直沒弄明白backward需要傳入的參數具體含義,但是沒關系,生命在與折騰,咱們來折騰一下,嘿嘿 ...
例如下面這段代碼 不加引用的話,str則被復制一份,函數中對str的操作實質上是對其復制品的操作,所以即使在函數中修改了str,調用層的原str並不會被改變。 加了引用的話,傳入的str即是調用層的實際參數,這樣省卻了復制過程,效率會有提高。但如果函數中修改了str,則原str ...
誤差越小越好。 PyTorch中的nn模塊提供了多種可直接使用的深度學習損失函數,如交叉熵、均方誤 ...