pytorch实现矩阵的归一化操作 / 张生荣

pytorch 归一化与反归一化实例

ToTensor中就有转到0-1之间了. # -*- coding:utf-8 -*- import time import torch from torchvision import transfo ...

前言深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CP ...

本文实例讲述了Python矩阵常见运算操作.分享给大家供大家参考,具体如下: python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包. 一.numpy的导入 ...

例如: preds = to_numpy(preds)#preds是[2985x16x2] preds = preds.transpose(2, 1, 0)#preds[2x16x2985] 以上这篇 ...

本文不讲归一化原理,只介绍实现(事实上看了代码就会懂原理),代码如下: def Normalize(data): m = np.mean(data) mx = max(data) mn = min(d ...

批量归一化在对神经网络的优化方法中,有一种使用十分广泛的方法--批量归一化,使得神经网络的识别准确度得到了极大的提升. 在网络的前向计算过程中,当输出的数据不再同一分布时,可能会使得loss的值非常 ...

之前用Class类来搭建神经网络 class Neuro_net(torch.nn.Module): """神经网络""" def __in ...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt if __name__ == '__main__': &qu ...

param.numel() 返回param中元素的数量统计模型参数量 num_params = sum(param.numel() for param in net.parameters()) pr ...

之前有写过一篇如何使用Pytorch实现two-head(多输出)模型在那篇文章里,基本把two-head网络以及构建讲清楚了(如果不清楚请先移步至那一篇博文). 但是我后来发现之前的训练方法貌似有 ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~ b = torch.zeros((3, 2, 6, 6)) a = torch.zeros((3, 2, 1, 1)) a.expand_as(b).size ...

之前我的一篇文章pytorch 计算图以及backward,讲了一些pytorch中基本的反向传播,理清了梯度是如何计算以及下降的,建议先看懂那个,然后再看这个. 从一个错误说起: RuntimeEr ...

本来以为自动编码器是很简单的东西,但是也是看了好多资料仍然不太懂它的原理.先把代码记录下来,有时间好好研究. 这个例子是用MNIST数据集生成为例子 # -*- coding: utf-8 -*- & ...

如下所示: import torch from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt torch.manual_ ...

看代码吧~ import torch import torch.utils.data as Data torch.manual_seed(1) # reproducible # BATCH_SIZE ...

前言 PyTroch中我们经常使用到Numpy进行数据的处理,然后再转为Tensor,但是关系到数据的更改时我们要注意方法是否是共享地址,这关系到整个网络的更新.本篇就In-palce操作,拷贝操作中 ...

目录一.前言二.举例解释 1.permute(0,1,2) 2.permute(0,1,2) ⇒ permute(0,2,1) 3.permute(0,2,1) ⇒ permute(1,0,2) ...

BN 想必大家都很熟悉,来自论文: <Batch Normalization Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Co ...

Numpy 通过观察Python的自有数据类型,我们可以发现Python原生并不提供多维数组的操作,那么为了处理矩阵,就需要使用第三方提供的相关的包. NumPy 是一个非常优秀的提供矩阵操作的包.N ...