原文:torch.nn.init.uniform()的用法

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:

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torch.nn.init.constant()的用法

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 ...

Tue Mar 16 04:33:00 CST 2021 0 724
torch.nn.Init.normal_()的用法

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 ...

Tue Mar 16 04:05:00 CST 2021 0 3170
torch.nn.BCELoss用法

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 ...

Fri Nov 05 05:20:00 CST 2021 0 1389
pytorch中torch.nn.MSELoss損失函數用法

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 ...

Mon Jun 21 05:31:00 CST 2021 0 378
 
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