pytorch实现激活函数 / 张生荣

PyTorch中常用的激活函数的方法示例

神经网络只是由两个或多个线性网络层叠加,并不能学到新的东西,简单地堆叠网络层,不经过非线性激活函数激活,学到的仍然是线性关系. 但是加入激活函数可以学到非线性的关系,就具有更强的能力去进行特征提取. ...

目录激活函数多层感知机的PyTorch实现激活函数前两节实现的传送门 pyTorch深度学习softmax实现解析 pyTorch深入学习梯度和Linear Regression实现析前两节 ...

测试代码: import torch import torch.nn as nn #inplace为True,将会改变输入的数据 ,否则不会改变原输入,只会产生新的输出 m = nn.ReLU(inp ...

pytorch自定义不可导激活函数今天自定义不可导函数的时候遇到了一个大坑. 首先我需要自定义一个函数:sign_f import torch from torch.autograd import ...

环境系统 : win 10 显卡:gtx965m cpu :i7-6700HQ python 3.61 pytorch 0.3 包引用 import torch from torch.autogra ...

本文摘自 <深度学习原理与PyTorch实战> 我们将从预测某地的共享单车数量这个实际问题出发,带领读者走进神经网络的殿堂,运用PyTorch动手搭建一个共享单车预测器,在实战过程中掌握神 ...

函数的增益值 torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 提供了对非线性函数增益值的计算. 增益值gain是一个比例值,来调控输入数量 ...

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 # ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd ...

自定义Autograd函数对于浅层的网络,我们可以手动的书写前向传播和反向传播过程.但是当网络变得很大时,特别是在做深度学习时,网络结构变得复杂.前向传播和反向传播也随之变得复杂,手动书写这两个过程 ...

简介这是深度学习课程的第一个实验,主要目的就是熟悉 Pytorch 框架.MLP 是多层感知器,我这次实现的是四层感知器,代码和思路参考了网上的很多文章.个人认为,感知器的代码大同小异,尤其是用 P ...

kaggle是一个为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛.托管数据库.编写和分享代码的平台,在这上面有非常多的好项目.好资源可供机器学习.深度学习爱好者学习之用. 碰巧最近入门了一门非常的深度学习框 ...

先用最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后加上批标准化验证是否有效首先根据已有的模板定义网络结构SimpleNet,命名为net.py import torch from to ...

python版本3.7,用的是虚拟环境安装的pytorch,这样随便折腾,不怕影响其他的python框架 1.先定义一个类Linear,继承nn.Module import torch as t fr ...

因为之前在项目中一直使用Tensorflow,最近需要处理NLP问题,对Pytorch框架还比较陌生,所以特地再学习一下pytorch在自然语言处理问题中的简单使用,这里做一个记录. 一.Pytorc ...

损失函数通过torch.nn包实现, 1 基本用法 criterion = LossCriterion() #构造函数有自己的参数 loss = criterion(x, y) #调用标准时也有参数 ...

本文实例为大家分享了pytorch绘制曲线的具体代码,供大家参考,具体内容如下 import torch import torch.nn.functional as F from torch.auto ...