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.uniform tensor, a , b 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 ...
2021-03-15 20:31 0 627 推薦指數:
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) 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 ...
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 ...
torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均勻分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1)服從~U(a,b) U(a, b)">U(a,b)U ...
本文內容:1. Xavier 初始化2. nn.init 中各種初始化函數3. He 初始化 torch.init https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch-nn-init 1. 均勻分布torch.nn.init.uniform ...
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 ...
參考:官方 1. 均勻分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0.0, b=1.0) 解釋: Fills the input Tensor with values drawn from the uniform distribution ...
用torch.nn.init進行初始化參數。 from torch.nn import init line ...