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PyTorch中torch.nn模塊的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
torch.nn 是PyTorch 中專門用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模塊。它的整體架構(gòu)分為幾個(gè)主要部分,每部分的原理、要點(diǎn)和使用場(chǎng)景如下: 1. nn.Module 原理和要點(diǎn):nn.Module 是所有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組件的基類。任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型都應(yīng)該繼承 nn.Module,并實(shí)現(xiàn)其 forward 方法。 使用場(chǎng)景:用于定義和管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包括層、損失函數(shù)和...
www.dbjr.com.cn/python/3277709...htm 2025-6-7
PyTorch中的nn.ConvTranspose2d模塊詳解_python_腳本之家
nn.ConvTranspose2d是PyTorch中用于實(shí)現(xiàn)二維轉(zhuǎn)置卷積的模塊,廣泛應(yīng)用于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的解碼器中。該模塊通過(guò)參數(shù)如輸入輸出通道數(shù)、卷積核大小、步長(zhǎng)、填充等,能控制輸出尺寸和避免棋盤效應(yīng) + 目錄 一、簡(jiǎn)介 nn.ConvTranspose2d是 PyTorch 中的一個(gè)模塊,用于實(shí)現(xiàn)二維轉(zhuǎn)置卷積(也稱為反卷積或...
www.dbjr.com.cn/python/327106d...htm 2025-6-8
PyTorch之nn.ReLU與F.ReLU的區(qū)別介紹_python_腳本之家
其中nn.ReLU作為一個(gè)層結(jié)構(gòu),必須添加到nn.Module容器中才能使用,而F.ReLU則作為一個(gè)函數(shù)調(diào)用,看上去作為一個(gè)函數(shù)調(diào)用更方便更簡(jiǎn)潔。具體使用哪種方式,取決于編程風(fēng)格。 在PyTorch中,nn.X都有對(duì)應(yīng)的函數(shù)版本F.X,但是并不是所有的F.X均可以用于forward或其它代碼段中,因?yàn)楫?dāng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練完畢時(shí),在存儲(chǔ)model時(shí),在fo...
www.dbjr.com.cn/article/1895...htm 2025-6-7
關(guān)于nn.BatchNorm1d()用法及說(shuō)明_python_腳本之家
nn.BatchNorm1d()用法 1 torch.nn.BatchNorm1d(num_features, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) num_features– 特征維度 eps– 為數(shù)值穩(wěn)定性而加到分母上的值。 momentum– 移動(dòng)平均的動(dòng)量值。 affine–一個(gè)布爾值,當(dāng)設(shè)置為真時(shí),此模塊具有可學(xué)習(xí)的仿射參數(shù)。
www.dbjr.com.cn/python/294169d...htm 2025-5-27
Pytorch中torch.nn.**和torch.nn.functional.**的區(qū)別_python_腳本之...
torch.nn.** torch.nn.**是一個(gè)繼承了torch.nn.Module的類,使用前必須先構(gòu)造對(duì)象,然后再調(diào)用。如果直接使用則會(huì)報(bào)錯(cuò) 例如 1 2 3 4 5 6 a=torch.randn(3,4) print(a) sigmoid=torch.nn.Sigmoid() a=sigmoid(a) print(a) a=torch.nn.Sigmoid(a) ...
www.dbjr.com.cn/python/3305236...htm 2025-6-7
細(xì)數(shù)nn.BCELoss與nn.CrossEntropyLoss的區(qū)別_python_腳本之家
1、使用nn.BCELoss需要在該層前面加上Sigmoid函數(shù)。 公式如下: 2、使用nn.CrossEntropyLoss會(huì)自動(dòng)加上Sofrmax層。 公式如下: 可以看出,這兩個(gè)計(jì)算損失的函數(shù)使用的激活函數(shù)不同,故而最后的計(jì)算公式不同。 補(bǔ)充拓展:pytorch的BCELoss和cross entropy BCELoss: ...
www.dbjr.com.cn/article/1816...htm 2025-6-3
pytorch中交叉熵?fù)p失(nn.CrossEntropyLoss())的計(jì)算過(guò)程詳解_python_腳...
importtorch.nn as nn importmath criterion=nn.CrossEntropyLoss() output=torch.randn(1,5, requires_grad=True) label=torch.empty(1, dtype=torch.long).random_(5) loss=criterion(output, label) print("網(wǎng)絡(luò)輸出為5類:") print(output) print("要計(jì)算label的類別:") ...
www.dbjr.com.cn/article/1776...htm 2025-6-5
pytorch之torch.nn.Identity()的作用及解釋_python_腳本之家
Pytorch-torch.nn.identity()方法 identity模塊不改變輸入,直接return input 一種編碼技巧吧,比如我們要加深網(wǎng)絡(luò),有些層是不改變輸入數(shù)據(jù)的維度的,在增減網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中我們就可以用identity占個(gè)位置,這樣網(wǎng)絡(luò)整體層數(shù)永遠(yuǎn)不變, 應(yīng)用: 例如此時(shí):如果此時(shí)我們使用了se_layer,那么就SELayer(dim),否則就輸入什么就輸出什么...
www.dbjr.com.cn/python/294500w...htm 2025-5-27