torch.nn.init.uniform(tensor, a=0, b=1) 從均勻分布U(a, b)中生成值,填充輸入的張量或變量 參數: tensor - n維的torch.Tensor a - 均勻分布的下界 b - 均勻分布的上界 ...
torch.nn.init.normal tensor, mean , std 從給定均值和標准差的正態分布N mean, std 中生成值,填充輸入的張量或變量 參數: tensor n維的torch.Tensor mean 正態分布的均值 std 正態分布的標准差 ...
2021-03-15 20:05 0 3170 推薦指數:
torch.nn.init.uniform(tensor, a=0, b=1) 從均勻分布U(a, b)中生成值,填充輸入的張量或變量 參數: tensor - n維的torch.Tensor a - 均勻分布的下界 b - 均勻分布的上界 ...
torch.nn.init.constant(tensor, val) 用val的值填充輸入的張量或變量 參數: tensor – n維的torch.Tensor或autograd.Variable val – 用來填充張量的值 ...
torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0,std=1) 可以給一個變量初始化。 mean是正態分布的均值,std是正態分布的標准差。 ...
1. 定義 數學公式為 Loss = -w * [p * log(q) + (1-p) * log(1-q)] ,其中p、q分別為理論標簽、實際預測值,w為權重。這里的log對應數學上的ln。 PyTorch對應函數為: torch.nn.BCELoss(weight=None ...
(a, b)U(a,b) 2. 正太分布 torch.nn.init.normal_(tensor, m ...
loss=torch.nn.MSELoss w=np.array([1.0,2.0,3.0]) w1=np.array([1.0,2.0,2.0]) print(loss(torch.tensor(w),torch.tensor(w1))) 輸出值了0.333。 輸出表明loss損失函數 ...
A表示均值,B表示標准差 ,C代表生成的數據行數,D表示列數,requires_grad=True表示對導數開始記錄,可以忽略。 得到的結果為: ...
用torch.nn.init進行初始化參數。 from torch.nn import init line ...