Pytorch各個模塊介紹
介紹下pytorch的主要模塊和輔助模塊。 Pytorch的主要模塊 PyTorch主要包括以下16個模塊： 1．torch模塊 torch模塊本身包含了PyTorch經常使用的一些激活函數，比如Sigmoid（torch.sigmoid）、ReLU（torch.relu）和Tanh ...
原文：pytorch 模塊
pytorch的中文手冊：https: github.com zergtant pytorch handbook 一 定義 初始化張量Define tensors tensor，即 張量 。實際上跟numpy數組 向量 矩陣的格式基本一樣。但是是專門針對GPU來設計的，可以運行在GPU上來加快計算效率。 PyTorch中定義tensor，就跟numpy定義矩陣 向量差不多，例如定義一個 的tens ...
2019-10-23 23:19 0 1001 推薦指數：
相關推薦
pytorch nn.Module()模塊
連接起來 nn.Sequential() 添加模塊 ...
Pytorch 神經網絡模塊之 Linear Layers
1. torch.nn.Linear PyTorch 中的 nn.linear() 是用於設置網絡中的全連接層的，需要注意的是全連接層的輸入與輸出都是二維張量，一般形狀為 [batch_size, size]。 """ in_features: 指的是輸入矩陣的列數，即輸入二維張量 ...
pytorch模塊介紹：torch.nn
一、簡介 nn全稱為neural network,意思是神經網絡，是torch中構建神經網絡的模塊。 二、子模塊介紹 2.1 nn.functional 該模塊包含構建神經網絡需要的函數，包括卷積層、池化層、激活函數、損失函數、全連接函數 ...
【pytorch】torch.nn 模塊筆記
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 ...
Pytorch：常用工具模塊
數據處理 在解決深度學習問題的過程中，往往需要花費大量的精力去處理數據，包括圖像、文本、語音或其它二進制數據等。數據的處理對訓練神經網絡來說十分重要，良好的數據處理不僅會加速模型訓練，更會提高模型效果。考慮到這點，PyTorch提供了幾個高效便捷的工具，以便使用者進行數據處理或增強等操作 ...
[PyTorch 學習筆記] 2.2 圖片預處理 transforms 模塊機制
PyTorch 的數據增強 我們在安裝PyTorch時，還安裝了torchvision，這是一個計算機視覺工具包。有 3 個主要的模塊： torchvision.transforms: 里面包括常用的圖像預處理方法 torchvision.datasets: 里面包括常用數據集 ...
Pytorch數據讀取機制(DataLoader)與圖像預處理模塊(transforms)
Pytorch數據讀取機制(DataLoader)與圖像預處理模塊(transforms) 1.DataLoader torch.utils.data.DataLoader():構建可迭代的數據裝載器, 訓練的時候，每一個for循環，每一次iteration，就是從DataLoader中獲取 ...