torch.mean()

张伟 2020-10-23 23:00

参考博客： https://blog.csdn.net/Apikaqiu/article/details/104379960 mean()函数的参数：dim=0,按行求平均值，返回的形状是（1，列数）；dim=1,按列求平均值，返回的形状是（行数，1）,默认不设置dim的时候，返回的是所有元素的平均值。 x=torch.arange(12).view(4,3) ''' 注意：在这里使用的 ...

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BatchNorm, LayerNorm, InstanceNorm和GroupNorm总结

张伟 2020-10-23 20:26

（一）推荐两篇博文，详细清楚，直观明了！！！ 博文一： https://mathpretty.com/11223.html 博文二： https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 （二）推荐三张图，易于理解，直接了当！！！ （三）示例代码，验证理解 生成测试使用数据 x_test=np. arra ...

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torch. nn.Softmax(dim=1)或torch. nn.Softmax(dim=-1)

张伟 2020-10-23 16:28

softmax2 = nn.Softmax( dim=2 ) #三维数据的最后一维 y=torch.rand(3,2,4) y Out : tensor( , ], , ], , ]]) z ...

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pytorch中与维度/变换相关的几个函数（torch.squeeze() / torch.unsqueeze()）

张伟 2020-10-23 15:10

1.torch.size () 先说 torch.size() 函数，因为后面的方法都会用这个方法看到变换后的矩阵的维度。 通过该方法，可以查看当前Tensor的维度，用法也很简单： import torch a = torch.Tensor( , ]]) a.size() torch.Size( ) 2.torch.view() ...

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Pytorch 分类二维矩阵图像和一维向量的方法及常用函数总结

张伟 2020-10-23 14:42

（一）一维、二维常使用模块方法 二维学习中，主要使用的是： self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=5, kernel_size=7, stride=2, padding=1) self.fc1 = nn.Linear(2432,512) F.max_pool2d(self.conv1(x), 2) 一维 self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=5, kernel_size=7, s ...

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PyTorch的Tensor详解创建以及nn.ReLU与F.ReLU的区别

张伟 2020-10-23 14:33

（一）PyTorch的Tensor（张量） 这一部分详细参考博客： PyTorch的Tensor（张量） 主要包括：Tensor与Variable与区别、张量的创建（张量的创建有三大方法，第一类是直接创建，第二类是依据数值创建，第三类是依据概率创建）。 （二）PyTorch之nn.ReLU与F.ReLU的 区 别 import torch.nn as nn im ...

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log_softmax、softmax和的nll_loss、nn.CrossEntropy区别（Pytorch学习笔记）

张伟 2020-10-22 15:27

log_softmax 能够解决函数overflow和underflow，加快运算速度，提高数据稳定性。 使用log_softmax。 一方面是为了解决溢出的问题，第二个是方便CrossEntropyLoss的计算。不需要担心值域的变化。 如上图， 因为softmax会进行指数操作，当上一层的输出，也就是so ...

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Pytorch中nn.Conv1d、Conv2D与BatchNorm1d、BatchNorm2d函数

张伟 2020-10-22 10:23

此处mark一下图像处理中常见的Conv和BatchNorm操作，提供参考链接！！ （一）Conv1D和Conv2D实现 （1） pytorch之nn.Conv1d详解 （建议先看这个） （2）进一步查看此： PyTorch中的nn.Conv1d与nn.Conv2d （Pytorch库） &nbs ...

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[转载]DataLoader完整的参数

张伟 2020-10-5 14:56

DataLoader完整的参数表如下： DataLoader完整的参数表如下： classtorch.utils.data.DataLoader( dataset, batch_size=1, shuffle=False, sampler=None, batch_sampler=None, & ...

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