[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧-害我看了这么久- NLLLoss 在图片单标签分类时,输入m张图片,输出一个mN的Tensor,其中N是分类个数.比如输入3张图片,分三类,最后的输出是一个33的Tensor,举个例子: 第123行分别是第123张图片的结果,假设第123列分别是猫.狗和猪的

''' torch.nn torch.nn.functional (F)CrossEntropyLoss cross_entropy LogSoftmax log_softmax NLLLoss nll_loss ''' import torch import torch.nn.functional as F input=torch.randn(3,4) label=torch.tensor([0,2,1]) print("input",input) softmax=F.softmax

目录 Pytorch Leture 05: Linear Rregression in the Pytorch Way Logistic Regression 逻辑回归 - 二分类 Lecture07: How to make netural network wide and deep ? Lecture 08: Pytorch DataLoader Lecture 09: softmax Classifier part one part two : real problem - MNIST i

不用相当的独立功夫,不论在哪个严重的问题上都不能找出真理:谁怕用功夫,谁就无法找到真理. —— 列宁 本文主要介绍损失函数.优化器.反向传播.链式求导法则.激活函数.批归一化. 1 经典损失函数 1.1交叉熵损失函数——分类 (1)熵(Entropy) 变量的不确定性越大,熵也就越大,把它搞清楚所需要的信息量也就越大.log以2为底! H(x) = E[I(xi)] = E[ log(2,1/p(xi)) ] = -∑p(xi)log(2,p(xi)) (i=1,2,..n) (2)交叉熵(Cr

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Awesome系列的.Net资源整理.awesome-dotnet是由quozd发起和维护.内容包括:编译器.压缩.应用框架.应用模板.加密.数据库.反编译.IDE.日志.风格指南等. 算法与数据结构(Algorithms and Data structures) Algorithmia - Algorithm and data-structure library for .NET 3.5 and up. Algorithmia contains sophisticated algorithms

非常全面的SQL Server巡检脚本来自sqlskills团队的Glenn Berry 大牛 Glenn Berry 大牛会对这个脚本持续更新 -- SQL Server 2012 Diagnostic Information Queries -- Glenn Berry -- April 2015 -- Last Modified: April 27, 2015 -- http://sqlserverperformance.wordpress.com/ -- http://sqlskills

Query #13 SQL Server Error Log(FC) -- Shows you where the SQL Server failover cluster diagnostic log is located and how it is configured SELECT is_enabled, [path], max_size, max_files FROM sys.dm_os_server_diagnostics_log_configurations WITH (NOLOCK)

什么?有个 SQL 执行了 8 秒! 哪里出了问题?臣妾不知道啊,得找 DBA 啊. DBA 人呢?离职了!!擦!!! 程序员在无处寻求帮助时,就得想办法自救,努力让自己变成 "伪 DBA". 索引 数据文件和日志文件位置和大小 查看指定数据库文件的大小和可用空间 服务器 Disk 容量和挂载信息 查看 Disk 剩余空间 查询数据库设置的 Recovery Model 查看最近的 Full Backup 信息 获取所有数据库的 VLF 数量 SQL Server 的错误日志位置 查询

查询数据操作

题目链接:http://www.lydsy.com:808/JudgeOnline/problem.php?id=3672 题意:给出一棵有根树(1为根),边有长度.每个点u有三个属性(len[u],p[u],q[u]),每次u可以转移到u的某个祖先节点v(v满足dist(u,v)<=len[u]),代价为p[u]*dist(u,v)+q[u].求每个点都转移到1的代价. 思路:首先设f[u]表示u转移到1的最小代价,那么我们可以得到一个DP方程: f[u]=min(f[v]+p[u]*(s[u

        ID Origin Title   20 / 60 Problem A HDU 3507 Print Article   13 / 19 Problem B HDU 2829 Lawrence   1 / 5 Problem C HDU 4528 小明系列故事――捉迷藏   5 / 6 Problem D HDU 1300 Pearls   0 / 42 Problem E HDU 2993 MAX Average Problem   1 / 20 Problem F UVALi

题目:http://acm.sdut.edu.cn/sdutoj/problem.php?action=showproblem&problemid=2831 题意:给a, b,  c,  d,  e,  f 6个点 abgh是平行四边形.def是三角形.面积相等. 求点 g, h的坐标 思路: 1. DE*DF/2 = AH*AB; (向量DE叉乘向量DF,除以2, 等于 向量AH叉乘 AB) 2. AH = k AC; (向量AH 等于 k倍的向量AC) 将2式代入1式.就可以求得. #inc

1096: [ZJOI2007]仓库建设 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 3234  Solved: 1388[Submit][Status][Discuss] Description L 公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚. 由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L公司一般把产品直接堆放在露天,以节省费用.突然有一天,L公司的总裁L先生接到气象部门的电话,被告知三天 之后将有一场暴雨,于

 Print Article Time Limit: 9000/3000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 7960    Accepted Submission(s): 2465 Problem Description Zero has an old printer that doesn't work well sometimes. As it is antiq

题解:每放一根棍子,都判断一下它与它前面的且在顶端的棍子是否相交,相交的话则将相应的棍子从解空间中除去. #include <cstdio> const double eps=1e-14; const int maxn=1e5+10; struct node{double x1,y1,x2,y2;int w;}e[maxn],f[maxn]; double cross(double x1,double y1,double x2,double y2){return x1*y2-x2*y1;} i

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍. 本例子直接基于pytorch进行训练,然后直接导出权重值为字典,此时并未dump该权重:接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重.本文核心在于介绍network api的使用 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── comm

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://

非常全面的SQL Server巡检脚本来自sqlskills团队的Glenn Berry Glenn Berry 曾承诺对这个脚本持续更新 -- SQL Server 2012 Diagnostic Information Queries -- Glenn Berry -- April 2015 -- Last Modified: April 27, 2015 -- http://sqlserverperformance.wordpress.com/ -- http://sqlskills.co

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习技术中极具代表的网络结构之一,在图像处理领域取得了很大的成功,在国际标准的ImageNet数据集上,许多成功的模型都是基于CNN的. 卷积神经网络CNN的结构一般包含这几个层: 输入层:用于数据的输入 卷积层:使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层:由于卷积也是一种线性运算,因此需要增加非线性映射 池化层:进行下采样,对特征图稀疏处理,减少数据运算量. 全连接层:通常在CNN的尾部进行重新拟合,减少特征

1. UserWarning: Implicit dimension choice for log_softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. return F.log_softmax(x) 解决方法:把 F.log_softmax(x)改为F.log_softmax(x,dim=0) , 而且我发现改为F.log_softmax(x,dim=1),这个到底哪个更合理需要进一步确认.