這里的dim=0其實就是張量的0軸,dim=1就是張量的1軸。 \(J_\alpha(x)=\) ...
import torch.nn as nn m nn.Softmax dim input torch.randn , , print input print m input input: tensor . , . , . , . , . , . , . , . , . , . , . , . dim : tensor . , . , . , . , . , . , . , . , . , . , ...
2020-10-20 21:10 0 856 推薦指數:
這里的dim=0其實就是張量的0軸,dim=1就是張量的1軸。 \(J_\alpha(x)=\) ...
總結: torch.function(x, dim) 1.if 不傳: 依照默認參數決定 2.if dim >=0 and dim <= x.dim()-1: 0是沿最粗數據粒度的方向進行操作,x.dim()-1是按最細粒度的方向。 3.if dim <0: dim的最小 ...
參考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/functional/#_1 或: 對n維輸入張量運用Softmax函數,將張量的每個元素縮放到(0,1)區間 ...
在閱讀使用 pytorch 實現的代碼時,筆者會遇到需要對某一維數據進行求和( sum )或 softmax 的操作。在 pytorch 中,上述兩個方法均帶有一個指定維度的 dim 參數,這里記錄下 dim 參數的用法。 torch.sum 在 pytorch 中,提供 ...
主要是參考這里,寫的很好PyTorch 入門實戰(四)——利用Torch.nn構建卷積神經網絡 卷積層nn.Con2d() 常用參數 in_channels:輸入通道數 out_channels:輸出通道數 kernel_size:濾波器(卷積核)大小,寬和高相 ...
學習pytorch路程之動手學深度學習-3.4-3.7 置信度、置信區間參考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感覺還是挺好理解的 交叉熵參考博客:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p ...
nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用於設置網絡中的全連接層的,需要注意在二維圖像處理的任務中,全連接層的輸入與輸出一般都設置為二維張量,形狀通常為[batch_size, size],不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明 ...
本文將介紹: torch.nn包 定義一個簡單的nn架構 定義優化器、損失函數 梯度的反向傳播 將使用LeNet-5架構進行說明 一、torch.nn包 torch.nn包來構建網絡; torch.nn.Module類作為自定義類的基類 ...