torch的随机函数 torch.rand(*sizes) ,size可以是列表、元组或直接写数字 Returns a tensor filled with random numbers from auniform distribution on the interval [0, 1) torch.randn(*sizes) ,size可以是列表、元组或直接写数字 Returns a tensor
使用pytorch来计算: import torch import torch.nn as nn batch = 2 num_class = 4 logits = torch.randn(batch,num_class) target = torch.randint(num_class,size=(batch,)) print(logits) print('target',target) ce_loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss() ce_loss_fn(logits,target) 1. 2. 3....
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...
self.W2 = torch.randn(self.hiddenSize, self.outputSize) self.error_list = [] self.limit = 0.5 self.true_positives = 0 self.false_positives = 0 self.true_negatives = 0 self.false_negatives = 0 步骤4.2:创建前向传播函数 前向传递函数的目的是向前迭代神经网络的不同层,以预测该特定时期的输出。
Python⾃带的random库，numpy的随机库，torch的随机函数Python⾃带的random库 例如：Python产⽣⼀个数值范围内的不重复的随机数，可以使⽤random模块中的random.sample函数。例如从0~99中，随机取10个不重复的数： random.sample(range(100), 10)numpy的random库 torch的随机函数 torch.rand(*sizes) ，size...
real_labels=torch.ones(batch_size,1)fake_labels=torch.zeros(batch_size,1)# 训练判别器 outputs=D(images)d_loss_real=criterion(outputs,real_labels)real_score=outputs z=torch.randn(batch_size,input_size)fake_images=G(z)outputs=D(fake_images.detach())d_loss_fake=criterion(outputs,fake_labels...
(x)returnx# 初始化模型和损失函数model=Autoencoder()criterion=nn.MSELoss()# 假设输入数据为 input_datainput_data=torch.randn(64,784)# 64个样本,每个样本784维# 将输入数据通过自编码器前向传播output_data=model(input_data)# 计算重构误差reconstruction_loss=criterion(output_data,input_data)print("...
此外,将索引编码转换成onehot编码,可以使用torch.nn.functional.onehot()函数。 3. torch.nn.BCEWithLogitsLoss() 代码示例 predict = torch.randn(3, 2) labels = torch.FloatTensor([[0, 1], [1, 0], [1, 0]) loss = torch.nn.BCEWithLogitsLoss()(predict, labels) 再看torch.nn.BCEWithLogits...
(x, y) # 进行矩阵的相加操作 # 索引 print(x[:, 1]) # view操作可以改变矩阵维度 x = torch.randn(4, 4) y = x.view(16) z = x.view(-1, 8) a = torch.ones(5) # tensor b = a.numpy() # 将tensor转换为numpy格式 import numpy as np a = np.ones([3, 2]) b = torch....