PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在寫 PyTorch 代碼時,我們會發現在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重復的操作,比如卷積、激活、池化。這些操作有什么不同?各有 ...
來源CSDN torch.nn.functional.normalize torch.nn.functional.normalize input, p , dim , eps e , out None 功能:將某一個維度除以那個維度對應的范數 默認是 范數 。 主要講以下三種情況: 輸入為一維Tensor a torch.Tensor , , torch.nn.functional.normali ...
2021-03-25 20:28 0 1358 推薦指數:
PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在寫 PyTorch 代碼時,我們會發現在 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 中有一些功能重復的操作,比如卷積、激活、池化。這些操作有什么不同?各有 ...
interpolate 根據給定的size或scale_factor參數來對輸入進行下/上采樣 使用的插值算法取決於參數mode的設置 支持目前的temporal(1D, 如 ...
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 ...
在寫代碼時發現我們在定義Model時,有兩種定義方法: 那么這兩種方法到底有什么區別呢,我們通過下述代碼看出差別,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d torch.nn.functional ...
從 relu 的多種實現來看 torch.nn 與 torch.nn.functional 的區別與聯系 relu多種實現之間的關系 relu 函數在 pytorch 中總共有 3 次出現: torch.nn.ReLU() torch.nn.functional ...
這個函數理解為類型轉換函數,將一個不可訓練的類型 Tensor 轉換成可以訓練的類型 parameter 並將這個 parameter 綁定到這個 module 里面(net.parameter() ...
1. torch.nn與torch.nn.functional之間的區別和聯系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之間的差別如下,我們以conv2d的定義為例 ...
將報錯的 sigmoid 、tanh ··· 改為 torch.tanh or torch.sigmoid 參考了:https://blog.csdn.net/dagewoshiwusong/article/details/108306325 ...