import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) input: tensor([[[ 0.5450, -0.6264 ...
在torch中softmax的使用在torch中softmax的使用 在哪一維度上進行softmax操作,哪一維度的值之和為 輸出: ...
2021-03-30 14:29 0 519 推薦指數:
import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input)) input: tensor([[[ 0.5450, -0.6264 ...
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 ...
一、torch.cat()函數 熟悉C字符串的同學們應該都用過strcat()函數,這個函數在C/C++程序中用於連接2個C字符串。在pytorch中,同樣有這樣的函數,那就是torch.cat()函數. 先上源碼定義:torch.cat(tensors,dim=0,out=None ...
本文將介紹: torch.nn包 定義一個簡單的nn架構 定義優化器、損失函數 梯度的反向傳播 將使用LeNet-5架構進行說明 一、torch.nn包 torch.nn包來構建網絡; torch.nn.Module類作為自定義類的基類 ...
學習pytorch路程之動手學深度學習-3.4-3.7 置信度、置信區間參考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感覺還是挺好理解的 ...
背景 多分類問題里(單對象單標簽),一般問題的setup都是一個輸入,然后對應的輸出是一個vector,這個vector的長度等於總共類別的個數。輸入進入到訓練好的網絡里,predicted cla ...
訓練中torch.backends.cudnn.benchmark的使用 一般將torch.backends.cudnn.benchmark設為True就可以大大提升卷積神經網絡的運行速度。 原因:將會讓程序在開始時花費一點額外時間,為整個網絡的每個卷積層搜索最適合它的卷積實現算法,進而實現 ...