1 打开pycharm2018；2 点击右上角的【file】，点击【new】；3 新建一个python文件；4 导入TensorFlow（要实现装好TensorFlow）；5 然后定义会话函数，创建一个常数张量a，对a使用tf.nn.l2_normalize函数，赋值给b然后打印sess.run(b);6 运行程序，查看b张量里的内容。
Normalize 在使用torch.nn.functional模块时,需要导入包: from torch.nn import functional 以下是常见激活函数的介绍以及对应的代码示例: tanh(双曲正切) 输出范围:(-1, 1) 特点:中心对称,适合处理归一化后的数据。 公式: import torch x = torch.tensor([-2.0, -1.0, 0.0, 1.0, 2.0]) y = torch.nn.f...
借助学习 MoCo 源码的机会了解下torch.nn.functional.normalize这个函数。 来自官方文档: torch.nn.functional.normalize - PyTorch 1.9.0 documentationpytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.normalize.html#torch.nn.functional.normalize PerformsLpnormalization of inputs over specified dimension. v...
1.tf.nn.l2_normalize tf.nn.l2_normalize(x, dim, epsilon=1e-12, name=None) 上式: x为输入的向量; dim为l2范化的维数,dim取值为0或0或1; epsilon的范化的最小值边界; 按照列计算: import tensorflow as tf input_data = tf.constant([[1.0,2,3],[4.0,5,6],[7.0,8,9]]) output = tf...
⑤tf.nn.l2_normalize(x, axes, epsilon=1e-12, name=None) # 输入和输出的shape相同,axes=0按列范化,axes=1时按行范化 ⑥tf.nn.moments(x, axes) # 这是BN层常用的两个api之一 # 返回均值和方差,x的shape=(batch_size, height, width, kernels), axes为求解维度。参考链接 ...
MatConvNet的matlab /目录中包含各种层,如vl_nnconv(卷积)、vl_nnconvt(卷积转置或反卷积)、vl_nnpool(最大和平均池化)、vl_nnrelu(ReLU激活)、vl_nnsigmoid(sigmoid激活)、vl_nnsoftmax (softmax操作符)、vl_nnloss(分类对数损失)、vl_nnbnorm(批量归一化)、vl_nnspnorm(空间归一化)、vl_nnnormalize(局...
不建议重写这个函数,二是应该去实现updateOutput(input)函数。 [gradInput] backward(input, gradOutput) 在module内进行反向传播,默认前向传播已经做过了且这个input应该和前向传播的input是一样的。否则梯度计算会出错。 同样的gradInput也是tensor类型,也有可能是table layers。
| tf.nn.normalize_moments(counts, mean_ss, variance_ss, shift, name=None) | 基于完全统计量计算均值和方差 | | tf.nn.moments(x, axes, shift=None, name=None, keep_dims=False) | 直接计算均值与方差 | 损失函数(Losses) |操作|描述| ...
torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485,0.456,0.406),std=(0.229,0.224,0.225)),])val_transform = torchvision.transforms.Compose([torchvision.transforms.Resize(256),torchvision.transforms.CenterCrop(224),torchvision.transforms.ToTensor,torchvision.transforms.Normalize(mean=(0.485,0.456,0.406),std=(0.229,...
Xavier在tanh中表现的很好,但在Relu激活函数中表现的很差,所何凯明提出了针对于Relu的初始化方法。Delving deep into rectifiers: Surpassing human-level performance on ImageNet classification He, K. et al. (2015)该方法基于He initialization,其简单的思想是:在ReLU网络中,假定每一层有一半的神经元被激活,另一...