版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/Answer3664/article/details/98992409参考: https://pytorch.org/docs/stable/nn.html https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/docs/1.0/blitz_data_parallel_tutorial

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

Learn From: Pytroch 官方Tutorials Pytorch 官方文档 环境:python3.6 CUDA10 pytorch1.3 vscode+jupyter扩展 #%% #%% # 1.Loading and normalizing CIFAR10 import torch import torchvision import torchvision.transforms as transforms batch_size = 16 transform = transform

torch.nn 的本质 PyTorch 提供了各种优雅设计的 modules 和类 torch.nn,torch.optim,Dataset 和 DataLoader 来帮助你创建并训练神经网络.为了充分利用它们的力量并且根据你的问题定制它们,你需要真正地准确了解它们在做什么.为了建立这种理解,我们首先从这些模型(models)上不使用任何特性(features)在 MNIST 数据集上训练一个基本的神经网络:我们将从最基本的 PyTorch Tensor 功能开始.然后,我们每次在 torc

该教程是在notebook上运行的,而不是脚本,下载notebook文件. PyTorch提供了设计优雅的模块和类:torch.nn, torch.optim, Dataset, DataLoader,以创建和训练神经完了过.为了充分利用其功能,并根据问题进行自定义,需要充分理解它们做的是什么.为了提高认知,我们首先在MNIST上训练一个基础的神经网络,而不使用这些模块的任何特性:仅使用最基础的PyTorch tensor函数初始化.然后,一次添加一个来自torch.nn, torch.opti

目录 背景 使用 Docker Client 调用 GPU 依赖安装 安装 Docker 安装 NVIDIA Container Toolkit¶ --gpus 用法 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 使用 NVIDIA/go-nvml 获取 GPU 信息 使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU 背景 深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作,尤其是在多个用户共享的服务器上.虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境,但这种解决方

参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html torch.nn.init.constant_(tensor, val) 使用参数val的值填满输入tensor 参数: tensor:一个n维的torch.Tensor val:用于填满tensor的值 举例: w = torch.empty(,) nn.init.constant_(w, 0.3) 返回: tensor([[0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000, 0.3000], [

https://pytorch.org/docs/stable/nn.html 1)卷积层 class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) 二维卷积层, 输入的尺度是(N, Cin,H,W),输出尺度(N,Cout,Hout,Wout)的计算方式: 说明 stride: 控制相关系数的计算步长 dilation:

参考:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/functional/#_1 class torch.nn.Softmax(input, dim) 或: torch.nn.functional.softmax(input, dim) 对n维输入张量运用Softmax函数,将张量的每个元素缩放到(0,1)区间且和为1.Softmax函数定义如下: 参数: dim:指明维度,dim=0表示按列计算:dim=1表示按行

自然语言中的常用的构建词向量方法,将id化后的语料库,映射到低维稠密的向量空间中,pytorch 中的使用如下: import torch import torch.utils.data as Data import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.autograd import Variable word_to_id = {'hello':0, 'world':1} embeds = nn.Embedding(

torch.nn.utils.clip_grad_norm(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.梯度裁剪原理(http://blog.csdn.net/qq_29340857/article/details/70574528) 既然在BP过程中会产生梯度消失/爆炸(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于/大于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: 优点:简单粗暴 缺点:很难找到满意的阈值 2.nn.utils.

class torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=True, ignore_index=-100, reduce=True) 我这里没有详细解读这个损失函数的各个参数,仅记录一下在sru中涉及到的. sru中代码如下 criterion = nn.CrossEntropyLoss(size_average=False) 根据pytorch的官方文档 我得出的理解跟以上图片是一致的,图片来源:http://blog.csdn.net

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

Pytorch官网的解释是:一个保存了固定字典和大小的简单查找表.这个模块常用来保存词嵌入和用下标检索它们.模块的输入是一个下标的列表,输出是对应的词嵌入. torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_idx=None, max_norm=None, norm_type=2, scale_grad_by_freq=False, sparse=False) 个人理解:这是一个矩阵类,里面初始化了一个随机矩阵,矩阵的长是字典的大

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

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

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(parameters, max_norm, norm_type=2) 1.(引用:[深度学习]RNN中梯度消失的解决方案(LSTM) ) 梯度裁剪原理:既然在BP过程中会产生梯度消失(就是偏导无限接近0,导致长时记忆无法更新),那么最简单粗暴的方法,设定阈值,当梯度小于阈值时,更新的梯度为阈值,如下图所示: P.S.在原博中,评论中有提到,常用的梯度裁剪的方法是限制上限,针对梯度爆炸不收敛的情况,和作者写的相反.我理解的大概是“梯度裁

interpolate torch.nn.functional.interpolate(input, size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 根据给定的size或scale_factor参数来对输入进行下/上采样 使用的插值算法取决于参数mode的设置 支持目前的temporal(1D, 如向量数据), spatial(2D, 如jpg.png等图像数据)和volumetric(3D, 如点云数据)类型的

Vision layers 1)Upsample CLASS torch.nn.Upsample(size=None, scale_factor=None, mode='nearest', align_corners=None) 上采样一个给定的多通道的 1D (temporal,如向量数据), 2D (spatial,如jpg.png等图像数据) or 3D (volumetric,如点云数据)数据 假设输入数据的格式为minibatch x channels x [optional dept

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

123456789101112lstm=nn.LSTM(input_size,                     hidden_size,                      num_layers)x                         seq_len,                          batch,                              input_sizeh0            num_layers× \times×num_di