import torch x = torch.randn(128, 20) # 输入的维度是(128,20)m = torch.nn.Linear(20, 30) # 20,30是指维度output = m(x)print('m.weight.shape:\n ', m.weight.shape)print('m.bias.shape:\n', m.bias.shape)print('output.shape:\n', output.shape) # ans = torch.mm(input,t

[转载]Pytorch中nn.Linear module的理解 本文转载并援引全文纯粹是为了构建和分类自己的知识,方便自己未来的查找,没啥其他意思. 这个模块要实现的公式是:y=xAT+*b 来源:https://blog.csdn.net/u012936765/article/details/52671156 Linear 是module的子类,是参数化module的一种,与其名称一样,表示着一种线性变换. 创建 parent 的init函数 Linear的创建需要两个参数,inputSize

分类问题中,交叉熵函数是比较常用也是比较基础的损失函数,原来就是了解,但一直搞不懂他是怎么来的?为什么交叉熵能够表征真实样本标签和预测概率之间的差值?趁着这次学习把这些概念系统学习了一下. 首先说起交叉熵,脑子里就会出现这个东西: 随后我们脑子里可能还会出现Sigmoid()这个函数: pytorch中的CrossEntropyLoss()函数实际就是先把输出结果进行sigmoid,随后再放到传统的交叉熵函数中,就会得到结果. 那我们就先从sigmoid开始说起,我们知道sigmoid的作用其实

Pytorch中nn.Dropout2d的作用 首先,关于Dropout方法,这篇博文有详细的介绍.简单来说, 我们在前向传播的时候,让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作,这样可以使模型泛化性更强,因为它不会太依赖某些局部的特征 dropout方法有很多类型,图像处理中最常用的是Dropout2d,我从网上找了很多的中文资料,都没有让人满意的介绍,意外发现源代码dropout.py中的介绍还挺好的: Randomly zero out entire channels:A channel i

Pytorch中nn.Conv2d的用法 nn.Conv2d是二维卷积方法,相对应的还有一维卷积方法nn.Conv1d,常用于文本数据的处理,而nn.Conv2d一般用于二维图像. 先看一下接口定义: class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 参数解释: stride:步长 zero-padding:图像四周

LINEAR LAYERS Linear Examples: >>> m = nn.Linear(20, 30) >>> input = torch.randn(128, 20) >>> output = m(input) >>> print(output.size()) torch.Size([128, 30]) 查看源码后发现U指的是均匀分布,即weight权重(A的转置)是取自输入尺寸的倒数再开方后的正负值之间的均匀分布,同理可

官方文档 torch.matmul() 函数几乎可以用于所有矩阵/向量相乘的情况,其乘法规则视参与乘法的两个张量的维度而定. 关于 PyTorch 中的其他乘法函数可以看这篇博文,有助于下面各种乘法的理解. torch.matmul() 将两个张量相乘划分成了五种情形:一维 × 一维.二维 × 二维.一维 × 二维.二维 × 一维.涉及到三维及三维以上维度的张量的乘法. 以下是五种情形的详细解释: 如果两个张量都是一维的,即 torch.Size([n]) ,此时返回两个向量的点积.作用与 to

一.view函数 代码: a=torch.randn(,,,) b = a.view(,-) print(b.size()) 输出: torch.Size([, ]) 解释: 其中参数-1表示剩下的值的个数一起构成一个维度. 如上例中,第一个参数1将第一个维度的大小设定成1,后一个-1就是说第二个维度的大小=元素总数目/第一个维度的大小,此例中为3*4*5*7/1=420. 代码: a=torch.randn(3,4,5,7) d = a.view(a.size(),a.size(),-) e=

torch.narrow(input, dim, start, length) → Tensor Returns a new tensor that is a narrowed version of input tensor. The dimension dim is input from start to start +length. The returned tensor and input tensor share the same underlying storage. Paramete

numpy.expand_dims(a, axis) Expand the shape of an array. Insert a new axis that will appear at the axis position in the expanded array shape. Parameters: a : array_like Input array. axis : int Position in the expanded axes where the new axis is place

scatter() 和 scatter_() 的作用是一样的,只不过 scatter() 不会直接修改原来的 Tensor,而 scatter_() 会 PyTorch 中,一般函数加下划线代表直接在原来的 Tensor 上修改 scatter(dim, index, src) 的参数有 3 个 dim:沿着哪个维度进行索引 index:用来 scatter 的元素索引 src:用来 scatter 的源元素,可以是一个标量或一个张量 这个 scatter  可以理解成放置元素或者修改元素 简单

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

torch.nn 是专门为神经网络设计的模块化接口,nn构建于autgrad之上,可以用来定义和运行神经网络 nn.Module 是nn中重要的类,包含网络各层的定义,以及forward方法 对于自己定义的网络,需要注意以下几点: 1)需要继承nn.Module类,并实现forward方法,只要在nn.Module的子类中定义forward方法,backward函数就会被自动实现(利用autograd机制) 2)一般把网络中可学习参数的层放在构造函数中__init__(),没有可学习参数的层如R

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

参考:https://pytorch.org/docs/master/optim.html#how-to-adjust-learning-rate torch.optim.lr_scheduler提供了几种方法来根据迭代的数量来调整学习率 自己手动定义一个学习率衰减函数: def adjust_learning_rate(optimizer, epoch, lr): """Sets the learning rate to the initial LR decayed by

模型训练的三要素:数据处理.损失函数.优化算法    数据处理(模块torch.utils.data) 从线性回归的的简洁实现-初始化模型参数(模块torch.nn.init)开始 from torch.nn import init # pytorch的init模块提供了多中参数初始化方法 init.normal_(net[0].weight, mean=0, std=0.01) #初始化net[0].weight的期望为0,标准差为0.01的正态分布tensor init.constant_(

Pytorch中randn和rand函数的用法 randn torch.randn(*sizes, out=None) → Tensor 返回一个包含了从标准正态分布中抽取的一组随机数的张量 size:张量的形状, out:结果张量.(目前还没有看到使用这个参数的例子) rand也差不多其实: torch.rand(*sizes, out=None) → Tensor 但是它是[0,1)之间的均匀分布 其他一些分布 离散正态分布 torch.normal(means, std, out=None

来源于知乎:pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响? - 蔺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/951669576 内容 蔺笑天 37 人赞同了该回答 model的eval方法主要是针对某些在train和predict两个阶段会有不同参数的层.比如Dropout层和BN层 Dropout在train时随机选择神经元而predict要使用全部神经元并且要乘一个补偿系数 BN在train时每个bat

squeeze用来减少维度, unsqueeze用来增加维度 具体可见下方博客. pytorch中squeeze和unsqueeze

PyTorch : torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 在写 PyTorch 代码时,我们会发现一些功能重复的操作,比如卷积.激活.池化等操作.这些操作分别可以通过 torch.nn.xxx 和 torch.nn.functional.xxx 来实现. 首先可以观察源码: eg:torch.nn.Conv2d CLASS torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, p