在寫代碼時發現我們在定義Model時,有兩種定義方法: 那么這兩種方法到底有什么區別呢,我們通過下述代碼看出差別,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn.functional ...
PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在寫 PyTorch 代碼時,我們會發現在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重復的操作,比如卷積 激活 池化。這些操作有什么不同 各有什么用處 首先可以觀察源碼: eg:torch.nn.Conv d CLASS torch.nn.Conv d ...
2019-09-06 16:10 0 792 推薦指數:
在寫代碼時發現我們在定義Model時,有兩種定義方法: 那么這兩種方法到底有什么區別呢,我們通過下述代碼看出差別,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn.functional ...
自定義層Linear必須繼承nn.Module,並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數,即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self),推薦使用第一種用法,盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
interpolate 根據給定的size或scale_factor參數來對輸入進行下/上采樣 使用的插值算法取決於參數mode的設置 支持目前的temporal(1D, 如 ...
1. torch.nn與torch.nn.functional之間的區別和聯系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之間的差別如下,我們以conv2d的定義為例 ...
來源CSDN torch.nn.functional.normalize torch.nn.functional.normalize(input, p=2, dim=1, eps=1e-12, out=None) 功能:將某一個維度除以那個維度對應的范數(默認是2范數)。 主要 ...
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
torch.nn.Identity() 今天看源碼時,遇到的這個恆等函數,就如同名字那樣 占位符,並沒有實際操作 源碼: 主要使用場景: 不區分參數的占位符標識運算符 if 某個操作 else Identity() 在增減網絡過程中,可以使得整個網絡層數據不變,便於遷移權重數據 ...
Pytorch_torch.nn.MSELoss 均方損失函數作用主要是求預測實例與真實實例之間的loss loss(xi,yi)=(xi−yi)2 函數需要輸入兩個tensor,類型統一設置為float,否則會報錯,也可以在全局設置 ...