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 ...
2021-03-15 20:33 0 724 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.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 ...
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 ...
PyTorch快速入門教程七(RNN做自然語言處理) - pytorch中文網 原文出處: https://ptorch.com/news/11.html 在pytorch里面實現word embedding是通過一個函數來實現的:nn.Embedding # -*- coding ...
自然語言中的常用的構建詞向量方法,將id化后的語料庫,映射到低維稠密的向量空間中,pytorch 中的使用如下: 輸出: 需要注意的幾點: 1)id化后的數據需要查表構建 ...