*/typedef struct _object{// 代表了两个 PyObject* 双向链表的指针,用于把堆上的所有对象链接起来,// 只会在开启了 Py_TRACE_REFS 宏的时候进行构造,方便调试;_PyObject_HEAD_EXTRA// 引用计数,用于垃圾回收;Py_ssize_t ob_refcnt;// 指针,指向对象的类型对象,用来标识对象属于的类型,并存储类型的元数据;...
retainnet中设置为2 :param num_classes: 类别数量 :param size_average: 损失计算方式,默认取均值 """ super(focal_loss, self).__init__() self.size_average = size_average if isinstance(alpha, list): assert len(alpha) == num_classes # α可以以list方式输入,size:[num_classes] 用于对不同类...
keepdim (bool) – whether the output tensor has dim retained or not. 这个dim数据类型可以是tuple 比如volume维度D*H*W是12*16*16 我想得到每张slice的求和可以通过 torch.sum(volume, axis=(1, 2))得到。以前可能会写个for循环每张slice去计算再append到res 原来torch.sum()一行代码就能实现呐。
max_length (int): the max sequence length Note: CNNs are sensitive to the input data tensor size. This ensures to keep it the same size as the training data """title = preprocess_text(title) vectorized_title = \ torch.tensor(vectorizer.vectorize(title, vector_length=max_length)) result ...