计算图和autograd是十分强大的工具,可以定义复杂的操作并自动求导:然而对于大规模的网络,autograd太过于底层. 在构建神经网络时,我们经常考虑将计算安排成层,其中一些具有可学习的参数,它们将在学习过程中进行优化. TensorFlow里,有类似Keras,TensorFlow-Slim和TFLearn这种封装了底层计算图的高度抽象的接口,这使得构建网络十分方便. 在PyTorch中,包nn完成了同样的功能.nn包中定义一组大致等价于层的模块.一个模块接受输入的tesnor,计算输出的…

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…

主要是参考这里,写的很好PyTorch 入门实战(四)--利用Torch.nn构建卷积神经网络 卷积层nn.Con2d() 常用参数 in_channels:输入通道数 out_channels:输出通道数 kernel_size:滤波器(卷积核)大小,宽和高相等的卷积核可以用一个数字表示,例如kernel_size=3;否则用不同数字表示,例如kernel_size=(5,3) stride : 表示滤波器滑动的步长 padding:是否进行零填充,padding=0表示四周不进行零填充,pa…

1. torch.nn与torch.nn.functional之间的区别和联系 https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/78730856 nn和nn.functional之间的差别如下,我们以conv2d的定义为例 torch.nn.Conv2d import torch.nn.functional as F class Conv2d(_ConvNd): def __init__(self, in_channels, out_channels…

nn.CrossEntropyLoss()这个损失函数和我们普通说的交叉熵还是有些区别 x是模型生成的结果,class是对应的label 具体代码可参见如下 import torch import torch.nn as nn # 表示模型的输出output(B,C)格式,B是batch,C是类别 output = torch.randn(2, 3, requires_grad = True) #batch_size设置为2,3分类 # 表示数据的标签label(B)格式,B是batch,其中的…

import torch import torch.nn as nn import ipdb class DataParallelModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.block1 = nn.Linear(10, 20) def forward(self, x): x = self.block1(x) return x def data_parallel(module, input, device_ids, o…

class torch.nn.Linear(in_features,out_features,bias = True )[来源] 对传入数据应用线性变换:y = A x+ b 参数: in_features - 每个输入样本的大小 out_features - 每个输出样本的大小 bias - 如果设置为False,则图层不会学习附加偏差.默认值:True 代码: m = nn.Linear(, ) input = autograd.Variable(torch.randn(, )) outpu…

一.BCELoss 二分类损失函数 输入维度为(n, ), 输出维度为(n, ) 如果说要预测二分类值为1的概率,则建议用该函数! 输入比如是3维,则每一个应该是在0--1区间内(随意通常配合sigmoid函数使用),举例如下: import torchimport torch.nn as nnm = nn.Sigmoid() loss = nn.BCELoss() input = torch.randn(3,requires_grad=True) target = torch.empty(3)…

上一篇博客先搭建了基础环境,并熟悉了基础知识,本节基于此,再进行深一步的学习. 接下来看看如何基于PyTorch深度学习框架用简单快捷的方式搭建出复杂的神经网络模型,同时让模型参数的优化方法趋于高效.如同使用PyTorch中的自动梯度方法一样,在搭建复杂的神经网络模型的时候,我们也可以使用PyTorch中已定义的类和方法,这些类和方法覆盖了神经网络中的线性变换.激活函数.卷积层.全连接层.池化层等常用神经网络结构的实现.在完成模型的搭建之后,我们还可以使用PyTorch提供的类型丰富的优化函数来…

Learning PyTorch with examples 来自这里. 本教程通过自包含的示例来介绍PyTorch的基本概念. PyTorch的核心是两个主要功能: 可在GPU上运行的,类似于numpy的多维tensor 自动区分构建的和训练的神经网络 我们将使用全连接ReLU网络作为示例.网络中包含单个隐藏层,通过最小化网络输出与真实输出之间的欧氏距离,用梯度下降训练来拟合随机数据. Tensor Warm-up: numpy 在介绍PyTorch之前,我们先用numpy来实现网络. Num…