nn.relu和f.relu 梯度

  • PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的区别介绍

    我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.nn as nn cla ...

  • Pytorch实现全连接层的操作

    全连接神经网络(FC) 全连接神经网络是一种最基本的神经网络结构,英文为Full Connection,所以一般简称FC. FC的准则很简单:神经网络中除输入层之外的每个节点都和上一层的所有节点有连接 ...

  • pytorch中LN(LayerNorm)及Relu和其变相的输出操作

    pytorch中LN(LayerNorm)及Relu和其变相的输出操作

    主要就是了解一下pytorch中的使用layernorm这种归一化之后的数据变化,以及数据使用relu,prelu,leakyrelu之后的变化. import torch import torch. ...

  • 浅析PyTorch中nn.Module的使用

    torch.nn.Modules 相当于是对网络某种层的封装,包括网络结构以及网络参数和一些操作 torch.nn.Module 是所有神经网络单元的基类 查看源码 初始化部分: def __init ...

  • pytorch1.0中torch.nn.Conv2d用法详解

    Conv2d的简单使用 torch 包 nn 中 Conv2d 的用法与 tensorflow 中类似,但不完全一样. 在 torch 中,Conv2d 有几个基本的参数,分别是 in_channel ...

  • pytorch 中的重要模块化接口nn.Module的使用

    torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 查看源码 ...

  • PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法

    在PyTorch中可以方便的验证SoftMax交叉熵损失和对输入梯度的计算 关于softmax_cross_entropy求导的过程,可以参考HERE 示例: # -*- coding: utf-8 ...

  • pytorch 中pad函数toch.nn.functional.pad()的用法

    padding操作是给图像外围加像素点. 为了实际说明操作过程,这里我们使用一张实际的图片来做一下处理. 这张图片是大小是(256,256),使用pad来给它加上一个黑色的边框.具体代码如下: imp ...

  • 浅谈pytorch中torch.max和F.softmax函数的维度解释

    在利用torch.max函数和F.Ssoftmax函数时,对应该设置什么维度,总是有点懵,遂总结一下: 首先看看二维tensor的函数的例子: import torch import torch.nn ...

  • Pytorch损失函数nn.NLLLoss2d()用法说明

    最近做显著星检测用到了NLL损失函数 对于NLL函数,需要自己计算log和softmax的概率值,然后从才能作为输入 输入 [batch_size, channel , h, w] 目标 [batch ...

  • pytorch 实现计算 kl散度 F.kl_div()

    pytorch 实现计算 kl散度 F.kl_div()

    先附上官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/nn.functional.html torch.nn.functional.kl_div(input, targe ...

  • PyTorch梯度裁剪避免训练loss nan的操作

    近来在训练检测网络的时候会出现loss为nan的情况,需要中断重新训练,会很麻烦.因而选择使用PyTorch提供的梯度裁剪库来对模型训练过程中的梯度范围进行限制,修改之后,不再出现loss为nan的情 ...

  • PyTorch中torch.nn.functional.cosine_similarity使用详解

    PyTorch中torch.nn.functional.cosine_similarity使用详解

    目录 概述 按照dim=0求余弦相似: 按照dim=1求余弦相似: 总结 概述 根据官网文档的描述,其中 dim表示沿着对应的维度计算余弦相似.那么怎么理解呢? 首先,先介绍下所谓的dim: a = ...

  • Pytorch上下采样函数之F.interpolate数组采样操作详解

    Pytorch上下采样函数之F.interpolate数组采样操作详解

    目录 什么是上采样 F.interpolate——数组采样操作 输入: 注意: 补充: 代码案例 一般用法 size与scale_factor的区别:输入序列时 size与scale_factor的区 ...

  • PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例

    本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法 登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

  • PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络

    前言 本文参考PyTorch官网的教程,分为五个基本模块来介绍PyTorch.为了避免文章过长,这五个模块分别在五篇博文中介绍. Part3:使用PyTorch构建一个神经网络 神经网络可以使用tou ...

  • 详解PyTorch手写数字识别(MNIST数据集)

    MNIST 手写数字识别是一个比较简单的入门项目,相当于深度学习中的 Hello World,可以让我们快速了解构建神经网络的大致过程.虽然网上的案例比较多,但还是要自己实现一遍.代码采用 PyTor ...

  • 简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络

    简单易懂Pytorch实战实例VGG深度网络 模型VGG,数据集cifar.对照这份代码走一遍,大概就知道整个pytorch的运行机制. 来源 定义模型: '''VGG11/13/16/19 in P ...

  • PyTorch学习笔记之回归实战

    PyTorch学习笔记之回归实战

    本文主要是用PyTorch来实现一个简单的回归任务. 编辑器:spyder 1.引入相应的包及生成伪数据 import torch import torch.nn.functional as F # ...

  • pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线，LeNet5识别图像准确率

    我用的是Anaconda3 ,用spyder编写pytorch的代码,在Anaconda3中新建了一个pytorch的虚拟环境(虚拟环境的名字就叫pytorch). 以下内容仅供参考哦~~ 1.首先打 ...

    • 2024-03-06

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