關於torch.flatten的筆記
先看函數參數： input: 一個 tensor，即要被“推平”的 tensor。 start_dim: “推平”的起始維度。 end_dim: “推平”的結束維度。 首先 ...
原文：Pytorch 中 torch.flatten() 和 torch.nn.Flatten() 實例詳解
torch.flatten torch.flatten x 等於 torch.flatten x， 默認將張量拉成一維的向量，也就是說從第一維開始平坦化，torch.flatten x， 代表從第二維開始平坦化。 Example： 輸出結果： torch.flatten x, , 代表在第一維和第二維之間平坦化 Example： torch.nn.Flatten 對於 torch.nn.Flatt ...
2022-03-30 00:39 0 2855 推薦指數：
相關推薦
關於torch.flatten的筆記
torch.nn.Flatten()可以是Sequential模型的一層，torch中定義的是： 因此，它是從第一維（而不是第0維）推平到最后一維。因此，它保留了batchsize，僅把每個數據推平為一維向量。 維指的就是形狀,如[2,3,4] torch.flatten 先看函數參數 ...
pytorch 中 torch.nn.Linear() 詳解
nn.Linear() PyTorch的 nn.Linear() 是用於設置網絡中的全連接層的，需要注意在二維圖像處理的任務中，全連接層的輸入與輸出一般都設置為二維張量，形狀通常為[batch_size, size]，不同於卷積層要求輸入輸出是四維張量。其用法與形參說明 ...
Pytorch——torch.nn.Sequential()詳解
參考：官方文檔 源碼 官方文檔 nn.Sequential A sequential container. Modules will be added to it in the order they are passed in the constructor. ...
Pytorch: torch.nn
自定義層Linear必須繼承nn.Module，並且在其構造函數中需調用nn.Module的構造函數，即super(Linear, self).__init__() 或nn.Module.__init__(self)，推薦使用第一種用法，盡管第二種寫法更直觀。 在構造函數 ...
Pytorch中torch.nn使用
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 ...
pytorch的torch.nn.CrossEntropyLoss()
https://www.cnblogs.com/marsggbo/p/10401215.html ...
pytorch torch.nn.Identity()
torch.nn.Identity() 今天看源碼時，遇到的這個恆等函數，就如同名字那樣 占位符，並沒有實際操作 源碼： 主要使用場景： 不區分參數的占位符標識運算符 if 某個操作 else Identity() 在增減網絡過程中，可以使得整個網絡層數據不變，便於遷移權重數據 ...