pytorch clamp 与clamp_区别

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pytorch clamp 与clamp_区别

pytorch clamp 与clamp_ ,有下划线的表示修改并付给自身,无下划线的表示需要返回处理后的值,比如: h = k.clamp(min=0) #将结果存入h,k保留原值 k.clamp_(min=0) # 将结果存入k…

使用pytorch时所遇到的问题总结 1.ubuntu vscode切换虚拟环境在ubuntu系统上,配置工作区文件夹所使用的虚拟环境.之前笔者误以为只需要在vscode内置的终端上将虚拟环境切换过来即可,后来发现得通过配置vscode的解释器(interpreter)具体方法如下: 选中需要配置的文件夹,然后点击vscode左下角的写有“Python ***”的位置(或者使用快捷键“ctrl+shift+p”)-->选择文件夹-->从解释器列表中选择要用的解释器.完成设置后,会在文件夹下面…

01_pytorch和tensorflow的区别

Pytorch和TensorFlow的区别目录引言 pytorch和tensorflow的功能 torch和tf的区别 torch tf Torch和tf到底用哪个总结引言在这里,我们长话短说,短话简说,抱歉,还是说了这么多废话,两年多没有正式写技术博客了,有点兴奋又有点伤感,那就正式开始吧. 话说在某某年有人发明了人工智能这个专业术语,因此后来者想要达到这个人说的人工智能的那种状态.当然了,你可以把人工智能弱智的理解成机器人这种啦,当然咯,目前这还是很难实现的,我们就说两个现在大多数…

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练

[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练目录 [源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (21) --- 之如何恢复训练 0x00 摘要 0x01 总论 0x02 Sampler 2.1 PyTorch Distributed Optimizer 2.1.1 定义 2.1.2 问题点 2.2 ElasticSampler 2.2.1 定义 2.2.2 弹性方案 2.2.2.1 常规流程 2.2.2.2 异常处理 2.2.1 如何使用 2…

Pytorch之CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别

(三)PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别.log似然代价函数 pytorch loss function 总结 NLLLoss 的输入是一个对数概率向量和一个目标标签(不需要是one-hot编码形式的). 它不会为我们计算对数概率. 适合网络的最后一层是log_softmax. 损失函数 nn.CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 相同, 唯一的不同是它为我们去做…

Pytorch中Module,Parameter和Buffer的区别

下文都将torch.nn简写成nn Module: 就是我们常用的torch.nn.Module类,你定义的所有网络结构都必须继承这个类. Buffer: buffer和parameter相对,就是指那些不需要参与反向传播的参数示例如下: class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel, self).__init__() self.my_tensor = torch.randn(1) # 参数直接作为模型类成员变量 sel…

densenet思路以及和残差网络区别，pytorch实现

densenet思路以及和残差网络区别,pytorch实现待办 densenet思路以及和残差网络区别.以及densenet的pytorch实现 https://zhuanlan.zhihu.com/p/37189203…

PyTorch 中，nn 与 nn.functional 有什么区别？

作者:infiniteft链接:https://www.zhihu.com/question/66782101/answer/579393790来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 两者的相同之处: nn.Xxx和nn.functional.xxx的实际功能是相同的,即nn.Conv2d和nn.functional.conv2d 都是进行卷积,nn.Dropout 和nn.functional.dropout都是进行dropout,.....: 运行效率…

tensorflow和pytorch的区别

pytorch是动态框架,tensorflow是静态框架针对tensorflow,我们先构造了一个计算图,构建完之后,这个计算图就不能改变了,我们再开启会话,输入数据,进行计算.那么这个流程就是固定的了,很不灵活,所以说他是静态框架针对pytorch,他的逻辑和python是一样的,直接计算,不用会话. pytorch的代码相对tensorflow代码更加简练.…

Pytorch本人疑问(1) torch.nn和torch.nn.functional之间的区别

在写代码时发现我们在定义Model时,有两种定义方法: torch.nn.Conv2d()和torch.nn.functional.conv2d() 那么这两种方法到底有什么区别呢,我们通过下述代码看出差别,先拿torch.nn.Conv2d torch.nn.Conv2d class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=…

pytorch max和clamp

torch.max() torch.max(a):数组a的最大值 torch.max(a, dim=1):多维数组沿维度1方向上的最大值,若a为二维数组,则为每行的最大值(此时是对每行的每列值比较取最大,即沿列的方向最大值) torch.max(a,b):对同样大小的两个数组比较,取对应位置上的最大值 torch.clamp() torch.clamp(a, min, max):对数组a的每个元素,超过max的取max,小于min的取min,可用于一个数和数组比较,用最大或者最小值替换数组对应位…

pytorch 中 repeat 和 expend 的功能和区别

功能均是用于扩展张量的维度区别 tensor.expand(*sizes) 将张量中单维度(singleton dimensions,即张量在某个维度上为1的维度,exp(1,2,3),其中在第一个维度上就是单维度)扩展到指定的size大小(size为扩展后的张量在单维度处的维度),而张量中其他的非单维度的位置,可以填写原始维度的大小或者-1,exp: tensor.expand(size,2,3),或者tensor.expand(size,-1,-1).注意,expand只作用于张量的单维…

pytorch之Tensor与Variable的区别

首先在变量的操作上:Tensor对象支持在原对象内存区域上修改数据,通过“+=”或者torch.add()方法而Variable不支持在原对象内存区域上修改数据Variable对象可求梯度,并且对Variable对象的操作,操作会被记录,可通过grad_fn属性查看上一次的操作,可通过data属性访问原始张量,grad can be implicitly created only for scalar outputs--------------------- 作者:头发光了你就强了来源:CSD…

PyTorch学习笔记——softmax和log_softmax的区别、CrossEntropyLoss() 与 NLLLoss() 的区别、log似然代价函数

1.softmax 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作. 这是因为它接受了一个实数向量并返回一个概率分布.其定义如下. 定义 x 是一个实数的向量(正数或负数都无所谓, 没有限制). 然后, 第i个 Softmax(x) 的组成是 exp(xi)∑jexp(xj)exp⁡(xi)∑jexp⁡(xj) 输出是一个概率分布: 每个元素都是非负的, 并且所有元素的总和都是1.2.log_softmax 在softmax的结果上再…

Pytorch: parameters(),children(),modules(),named_*区别

nn.Module vs nn.functional 前者会保存权重等信息,后者只是做运算 parameters() 返回可训练参数 nn.ModuleList vs. nn.ParameterList vs. nn.Sequential layer_list = [nn.Conv2d(5,5,3), nn.BatchNorm2d(5), nn.Linear(5,2)] class myNet(nn.Module): def __init__(self): super().__init__()…

Pytorch本人疑问(2)model.train()和model.eval()的区别

我们在训练时如果使用了BN层和Dropout层,我们需要对model进行标识: model.train():在训练时使用BN层和Dropout层,对模型进行更改. model.eval():在评价时将BN层和Dropout层冻结,这两个操作不会对模型进行更改.…

pytorch 文本情感分类和命名实体识别NER中LSTM输出的区别

文本情感分类: 文本情感分类采用LSTM的最后一层输出比如双层的LSTM,使用正向的最后一层和反向的最后一层进行拼接 def forward(self,input): ''' :param input: :return: ''' input_embeded = self.embedding(input) #[batch_size,seq_len,200] output,(h_n,c_n) = self.lstm(input_embeded) out = torch.cat(h_n[-1,:,:…

PyTorch常用代码段整理合集

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…

Summary on deep learning framework --- PyTorch

Summary on deep learning framework --- PyTorch Updated on 2018-07-22 21:25:42 import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11 ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://…

深度学习框架PyTorch一书的学习-第四章-神经网络工具箱nn

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记本章介绍的nn模块是构建与autograd之上的神经网络模块除了nn外还会介绍神经网络中常用的工具,比如优化器optim.初始化init等 1.nn.Module torch的核心数据结构是Module,它是一个抽象的概念,既可以表示神经网络中的某个层,也可以表示一个包含很多层的神经网络在实际使用中,最常见的做法是继承nn.Modu…

深度学习框架PyTorch一书的学习-第三章-Tensor和autograd-1-Tensor

参考https://github.com/chenyuntc/pytorch-book/tree/v1.0 希望大家直接到上面的网址去查看代码,下面是本人的笔记 Tensor Tensor可以是一个数(标量).一维数组(向量).二维数组(矩阵)或更高维的数组(高阶数据) Tensor和numpy的ndarrays类似,不同在于pytorch的tensor支持GPU加速导包: from __future__ import print_function import torch as t 判断是否…

深度学习之PyTorch实战（1）——基础学习及搭建环境

最近在学习PyTorch框架,买了一本<深度学习之PyTorch实战计算机视觉>,从学习开始,小编会整理学习笔记,并博客记录,希望自己好好学完这本书,最后能熟练应用此框架. PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架,它更像NumPy的替代产物,不仅继承了NumPy的众多优点,还支持GPUs计算,在计算效率上要比NumPy有更明显的优势:不仅如此,PyTorch还有许多高级功能,比如拥有丰富的API,可以快速完成深…

『PyTorch x TensorFlow』第八弹_基本nn.Module层函数

『TensorFlow』网络操作API_上『TensorFlow』网络操作API_中『TensorFlow』网络操作API_下之前也说过,tf 和 t 的层本质区别就是 tf 的是层函数,调用即可,t 的是类,需要初始化后再调用实例(实例都是callable的) 卷积 tensorflow.nn.conv2d import tensorflow as tf sess = tf.Session() input = tf.Variable(tf.random_normal([1,3,3,5])…

Pytorch学习笔记（二）——Tensor

一.对Tensor的操作从接口的角度讲,对Tensor的操作可以分为两类: (1)torch.function (2)tensor.function 比如torch.sum(a, b)实际上和a.sum(b)功能等价. 从存储的角度讲,对Tensor的操作也可以分为两类: (1)不修改自身数据,如a.add(b),加法结果返回一个新的tensor: (2)修改自身数据,如a.add_(b),加法结果仍存在a中,a被改变. 函数名以_结尾的称为inplace方式. 二.Tensor的创建常见的…

ssd算法的pytorch实现与解读

首先先放下github地址:https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 然后放上参考的代码的github地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 为什么要使用pytorch复现呢,因为好多大佬的代码对于萌新真的不友好,看半天看不懂,所以笔者本着学习和练手的目的,尝试复现下,并分享出来帮助其他萌新学习,大佬有兴趣看了后可以提些建议~ 然后对ssd原理感兴趣的同学可以参考我的这篇博客https://www.cnblogs…

PyTorch 常用代码段整理

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…

[pytorch] 自定义激活函数中的注意事项

如何在pytorch中使用自定义的激活函数? 如果自定义的激活函数是可导的,那么可以直接写一个python function来定义并调用,因为pytorch的autograd会自动对其求导. 如果自定义的激活函数不是可导的,比如类似于ReLU的分段可导的函数,需要写一个继承torch.autograd.Function的类,并自行定义forward和backward的过程. 在pytorch中提供了定义新的autograd function的tutorial: https://pytorch.o…