Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 這個是官網給出的解釋,大意是返回一個張量,張量里面 ...
normal函數的詳細使用和常見錯誤 .normal mean, std, , generator None, out None 返回值:一個張量,張量中每個元素是從相互獨立的正態分布中隨機生成的。每個正態分布的均值和標准差對應着mean中的一個值和std中的一個值 參數 mean tensor :是一個張量,存儲着輸出張量中每個元素正態分布的均值 std tensor :是一個張量,存儲着輸出張 ...
2022-02-09 22:58 0 976 推薦指數:
Returns a Tensor of random numbers drawn from separate normal distributions who’s mean and standard deviation are given. 這個是官網給出的解釋,大意是返回一個張量,張量里面 ...
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比如有個張量a,那么a.normal_()就表示用標准正態分布填充a,是in_place操作,如下圖所示: 比如有個張量b,那么b.fill_(0)就表示用0填充b,是in_place操作,如下圖所示: 這兩個函數常常用在神經網絡模型參數的初始化中,例如 import ...
torch.nn.init.normal_(tensor,mean=0,std=1) 可以給一個變量初始化。 mean是正態分布的均值,std是正態分布的標准差。 ...
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_ ...
使用教程,參考: https://github.com/facebookresearch/visdom https://www.pytorchtutorial.com/using-visdom-for-visualization-in-pytorch/ https ...
初學神經網絡和pytorch,這里參考大佬資料來總結一下有哪些激活函數和損失函數(pytorch表示) 首先pytorch初始化: 一:激活函數: 1:首先我們得知道為什么需要激活(激勵)函數 ...
backward函數 官方定義: torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors=None, retain_graph=None, create_graph=False, grad_variables=None) Computes the sum ...