tf.nn.relu6(features,name=None) 计算校正线性6:min(max(features, 0), 6) 参数: features:一个Tensor,类型为float,double,int32,int64,uint8,int16,或int8 name:操作的名称(可选) 返回: 一个Tensor,与features具有相同类型

从 relu 的多种实现来看 torch.nn 与 torch.nn.functional 的区别与联系 relu多种实现之间的关系 relu 函数在 pytorch 中总共有 3 次出现: torch.nn.ReLU() torch.nn.functional.relu_() torch.nn.functional.relu_() torch.relu() torch.relu_() 而这3种不同的实现其实是有固定的包装关系,由上至下是由表及里的过程. 其中最后一个实际上并不被 pytorch

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

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=

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

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)

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

tf.nn.softmax softmax是神经网络的最后一层将实数空间映射到概率空间的常用方法,公式如下: \[ softmax(x)_i=\frac{exp(x_i)}{\sum_jexp(x_j)} \] 本文意于分析tensorflow中的tf.nn.softmax(),关于softmax的具体推导和相关知识点,参照其它文章. tensorflow的tf.nn.softmax()函数实现位于这里,可以看到,实现起来相当简明: tf.exp(logits)/tf.reduce_sum(tf

摘要:池化层的主要目的是降维,通过滤波器映射区域内取最大值.平均值等操作. 均值池化:tf.nn.avg_pool(input,ksize,strides,padding) 最大池化:tf.nn.max_pool(input,ksize,strides,padding) input:通常情况下是卷积层输出的featuremap,shape=[batch,height,width,channels]              假定这个矩阵就是卷积层输出的featuremap(2通道输出)  他的s

https://www.bilibili.com/video/av9770302/?p=8 李宏毅深度学习 图很清楚的反映出两者的不同 Recurrent可以看成Recursive的特殊形式,即以特定方式组成的recursive

本文为内容整理,原文请看url链接,感谢几位博主知识来源 一.什么是激励函数 激励函数一般用于神经网络的层与层之间,上一层的输出通过激励函数的转换之后输入到下一层中.神经网络模型是非线性的,如果没有使用激励函数,那么每一层实际上都相当于矩阵相乘.经过非线性的激励函数作用,使得神经网络有了更多的表现力. 这是一个单层的感知机, 也是我们最常用的神经网络组成单元啦. 用它可以划出一条线, 把平面分割开 那么很容易地我们就会想用多个感知机来进行组合, 获得更强的分类能力, 这是没问题的啦~~ 如图所示

TensorFlow 激活函数 激活操作提供用于神经网络的不同类型的非线性.这些包括平滑的非线性(sigmoid,tanh,elu,softplus,和softsign),连续的,但不是到处可微函数(relu,relu6,crelu和relu_x),和随机正规化(dropout). 所有激活操作应用于分量,并产生与输入张量相同形状的张量. tf.nn.relu tf.nn.relu6 tf.nn.crelu tf.nn.elu tf.nn.softplus tf.nn.softsign tf.n

部分转自:https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/article/details/72745156 激活函数(Activation Function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络. 神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取激活函数要保证数据输入与输出也是可微的.TensorFlow中提供哪些激活函数的API. 激活函数不会改变数据的维度,也就是输入和输出的维度是相同的.TensorFlow中有如下激活函数: tf.nn.rel

1.激活函数 激活函数(activation function)运行时激活神经网络中某一部分神经元,将激活信息向后传入下一层的神经网络.神经网络之所以能解决非线性问题(如语音.图像识别),本质上就是激活函数加入了非线性因素,弥补了线性模型的表达力,把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层. 因为神经网络的数学基础是处处可微的,所以选取的激活函数要能保证数据输入与输出也是可微的.那么激活函数在 TensorFlow 中是如何表达的呢? 激活函数不会更改输入数据的维度,也就是输入和输出的维

Tensorflow基础知识 Tensorflow设计理念 (1)将图的定义和图的运行完全分开,因此Tensorflow被认为是一个"符合主义"的库 (2)Tensorflow中涉及的运算都要放在图中,而图的运行只发生在会话(session)中.开启会话后,就可以用数据去填充节点,进行运算.关闭会话后,就不能继续计算了.因此会话提供了操作运算和Tensor求值的环境 编程模型 边 Tensorflow的边有两种连接关系:数据依赖和控制依赖.其中实线边表示数据依赖,代表数据,即张量.张量

Logistic function hyperbolic tangent   arctangent function   Gudermannian function   Error function Generalised logistic function Smoothstep function   Specific algebraic functions  . The integral of any continuous, non-negative, "bump-shaped" f

tf.random_normal_initializer tf的GraphKeys用法 tf.reduce_mean tf.squared_difference 非tf中的zip,python的zip用法 非tf中的hstack,numpy的hstack用法 非tf中的newaxis,numpy的newaxis用法 非tf中的arange,numpy的arange用法 tf.nn.relu6 tf.nn.tanh tf.distributions.Normal log_prob---tf.dis

torch.nn Parameters class torch.nn.Parameter() 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户,微信公众号:aibbtcom Variable的一种,常被用于模块参数(module parameter). Parameters 是 Variable 的子类.Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候,他会自动的被加到 Module的 参

1.tf.nn :提供神经网络相关操作,包括卷积神经(conv),池化操作(pooling),归一化,loss,分类操作,embedding,RNN,Evaluation. 2.tf.layers:高层的神经网络,和卷积神经有关. 3.tf.contrib:tf.contrib.layers提供计算图中的网络层,正则化,摘要操作 附:tf.nn官方文档: Activation Functions(激活函数) tf.nn.relu(features, name=None) #max(feature

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6065526.html 本部分多试几次就可以弄得清每一层具体怎么访问了. step1. 网络定义如下: require "dpnn" local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialConvolution(, , , , , , , )) net:add(nn.SpatialBatchNormalization()) net:add(nn.ReLU