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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。 使用場景:用于定義和管理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,包
www.dbjr.com.cn/python/3277709...htm 2025-6-7
PyTorch中torch.load()的用法和應(yīng)用_python_腳本之家
torch.load()和torch.save()是PyTorch中用于序列化和反序列化模型或張量的兩個(gè)重要函數(shù)。它們通常配合使用,以實(shí)現(xiàn)模型的保存和加載功能。 當(dāng)我們訓(xùn)練好一個(gè)模型后,可以使用torch.save()將其保存到文件中。然后,在需要的時(shí)候,我們可以使用torch.load()將這個(gè)文件加載回來,以便進(jìn)行進(jìn)一步的推理或繼續(xù)訓(xùn)練。 這種機(jī)制使...
www.dbjr.com.cn/python/317943k...htm 2025-6-11
Pytorch數(shù)據(jù)類型與轉(zhuǎn)換(torch.tensor,torch.FloatTensor)_python...
## torch.int()將該tensor投射為int類型: newtensor=torch.int() ## torch.double()將該tensor投射為double類型: newtensor=torch.double() 一般,只要在Tensor后加long(), int(), double(), float(), byte()等函數(shù)就能將Tensor的類型進(jìn)行轉(zhuǎn)換 除此之外,可以使用type()函數(shù),data為Tensor數(shù)據(jù)類型,data.type...
www.dbjr.com.cn/article/2760...htm 2025-6-10
PyTorch之torch.matmul函數(shù)的使用及說明_python_腳本之家
# 使用 torch.matmul 進(jìn)行高維張量乘法 result=torch.matmul(a, b) print("高維張量乘法結(jié)果的形狀:") print(result.shape) 輸出: 高維張量乘法結(jié)果的形狀: torch.Size([2, 3, 5]) 在這個(gè)例子中,torch.matmul對兩個(gè)高維張量進(jìn)行了矩陣乘法,并且結(jié)果張量的形狀是[2, 3, 5],符合矩陣乘法的規(guī)則。 沒有了解...
www.dbjr.com.cn/python/327103l...htm 2025-6-9
Pytorch矩陣乘法(torch.mul() 、 torch.mm() 和torch.matmul()的區(qū)別...
# 使用torch.mul()進(jìn)行元素級(jí)別的乘法 result_mul=torch.mul(tensor1, tensor2) print(result_mul) 輸出: tensor([[19, 22], [43, 50]]) 如你所見,torch.mul()將tensor1和tensor2對應(yīng)位置的元素相乘,得到一個(gè)新的張量。 三、torch.mm():矩陣乘法(只適用于二維張量) ...
www.dbjr.com.cn/python/318262t...htm 2025-6-10
Pytorch中torch.nn.**和torch.nn.functional.**的區(qū)別_python_腳本之...
torch.nn.functional.** torch.nn.functional.**是一個(gè)純數(shù)學(xué)函數(shù),可以直接使用 1 2 3 4 a=torch.randn(3,4) print(a) a=torch.nn.functional.sigmoid(a) print(a) 1 2 3 4 5 6 tensor([[-0.1516,0.5398,0.3226,-0.4956], [-0.2250,0.6393,0.4432,0.4215], ...
www.dbjr.com.cn/python/3305236...htm 2025-6-7
python中torch.load中的map_location參數(shù)使用_python_腳本之家
保持原始設(shè)備:如果你想保持模型在加載時(shí)的原始設(shè)備(即如果模型原先是在GPU上訓(xùn)練的,就仍然在GPU上加載;如果是在CPU上,就在CPU上加載),可以使用map_location=None或map_location=torch.device('cpu')(對于CPU模型)和map_location=torch.device('cuda')(對于GPU模型)。
www.dbjr.com.cn/python/3179393...htm 2025-6-4
Python之torch.no_grad()函數(shù)使用和示例_python_腳本之家
torch.no_grad()函數(shù)使用和示例 torch.no_grad() 是 PyTorch 中的一個(gè)上下文管理器,用于在進(jìn)入該上下文時(shí)禁用梯度計(jì)算。 這在你只關(guān)心評(píng)估模型,而不是訓(xùn)練模型時(shí)非常有用,因?yàn)樗梢燥@著減少內(nèi)存使用并加速計(jì)算。 當(dāng)你在 torch.no_grad() 上下文管理器中執(zhí)行張量操作時(shí),PyTorch 不會(huì)為這些操作計(jì)算梯度。
www.dbjr.com.cn/python/3186407...htm 2025-5-30
解決torch.to(device)是否賦值的坑_python_腳本之家
device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu") 對于變量,需要進(jìn)行賦值操作才能真正轉(zhuǎn)到GPU上: 1 all_input_batch=all_input_batch.to(device) 對于模型,不需要進(jìn)行賦值: 1 2 model=TextRNN() model.to(device) 對模型進(jìn)行to(device),還有一種方法,就是在定義模型的時(shí)候全部對模型網(wǎng)絡(luò)...
www.dbjr.com.cn/python/3233967...htm 2025-6-8