损失函数的基本用法: 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 得到的loss结果已经对mini-batch数量取了平均值 1.BCELoss(二分类) CLASS torch.nn.BCELoss(weight=None, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 创建一个衡量目标和输出之间二进制交叉熵的criterion unre…

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np…

pytorch常用函数总结(持续更新) torch.max(input,dim) 求取指定维度上的最大值,,返回输入张量给定维度上每行的最大值,并同时返回每个最大值的位置索引.比如: demo.shape Out[7]: torch.Size([10, 3, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0].shape Out[8]: torch.Size([10, 10, 10]) torch.max(demo,1)[0]这其中的[0]取得就是返回的最大值,torch.max(dem…

最近太忙已经好久没有写博客了,今天整理分享一篇关于损失函数的文章吧,以前对损失函数的理解不够深入,没有真正理解每个损失函数的特点以及应用范围,如果文中有任何错误,请各位朋友指教,谢谢~ 损失函数(loss function)是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好.损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数重要组成部分.模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项,通常可以表示成如下式子…

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo…

1. torch.renorm(input, p, dim, maxnorm, out=None) → Tensor Returns a tensor where each sub-tensor of input along dimension dim is normalized such that the p-norm of the sub-tensor is lower than the value maxnorm. 解释:返回一个张量,包含规范化后的各个子张量,使得沿着dim维划分的各子张…

1. 均匀分布 torch.nn.init.uniform_(tensor, a=0, b=1) 从均匀分布U(a, b)中采样,初始化张量. 参数: tensor - 需要填充的张量 a - 均匀分布的下界 b - 均匀分布的上界 代码示例: >>> w = torch.Tensor(3, 5) >>> torch.nn.init.uniform_(w) tensor([[0.1755, 0.4399, 0.8769, 0.8465, 0.2909], [0.9962…

1)ReflectionPad2d CLASS torch.nn.ReflectionPad2d(padding) 使用输入边界的反射来填充输入tensor 对于N维的填充,使用torch.nn.functional.pad() 参数: padding(int, tuple):指定填充的大小.如果是一个整数值a,则所有边界都使用相同的填充数,等价于输入(a,a,a,a).如果是大小为4的元组,则表示 (padding_leftpadding_left, padding_rightpadding_…

参考:https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/81037416 归一化层,目前主要有这几个方法,Batch Normalization(2015年).Layer Normalization(2016年).Instance Normalization(2017年).Group Normalization(2018年).Switchable Normalization(2019年): 将输入的图像shape记为[N, C, H, W],这几个…

将一个tensor分到多个GPU上:torch.cuda.comm.scatter…