pytorch中一些常见函数的用法 model.train():打开BN和Droupout model.eval():关闭BN和Droupout loss.backward():loss的梯度回传 optimizer.step():进行一次参数更新 *表示逐点相乘,@表示矩阵相乘
# nn.Conv2d(3, 16, 3, 1, 1), # list(stage1.children()), #! 不能把一个list加进来,因为list is not a Module subclass # ) # print(stage2) stage3 = nn.Sequential( nn.Conv2d(3, 16, 3, 1, 1), list(stage1.children())[0], #! 但是可以把list中的元素加进来 ) print(stage3...
1. `item()`的基本用法 `item()`方法可以将一个张量转换为Python标量。它可以在以下情况下使用: (1)在PyTorch张量的末尾调用`item()`方法,例如:`tensor.item()`。 (2)在计算图中需要使用Python标量时,可以使用`item()`方法将张量转换为标量。 下面是`item()`方法基本使用方法的示例: ``` import torch ...
Pytorch Softmax的实现位于torch.nn模块中,可以使用torch.nn.Softmax或torch.softmax函数进行计算。 二、Pytorch Softmax应用场景 分类问题 在分类问题中,Softmax函数常被用于输出层,将神经网络的输出映射到各个类别上的概率分布。通过计算样本属于各个类别的概率,可以对样本进行分类。 排序问题 在排序问题中,虽然Softma...
在 PyTorch 中,张量是一种多维数组,可以用来表示各种类型的数据,如数值型、布尔型等(注意:在 PyTorch 的标准张量中,通常不直接存储字符串型数据)。Variable 对象将张量作为其内部状态,并提供了一种方便的方式来操作和修改这个张量。 其次,Variable 还提供了许多有用的方法和属性,使得神经网络模型的构建和训练变得...
pytorch中x.view()、permute()、contiguous()函数用法 x.view(),它表示将Tensor的维度转变为view指定的维度 permute(),这个函数是做维度交换的 torch.view()方法对张量改变“形状”其实并没有改变张量在内存中真正的形状。简单地说,view方法没有拷贝新的张量,没有开辟新内存,与原张量共享内存,只是重新定义了访问...
pytorch中index_select（）的用法详解 pytorch中index_select（）的⽤法详解 pytorch中index_select()的⽤法 index_select(input, dim, index)功能:在指定的维度dim上选取数据,不如选取某些⾏,列 参数介绍 第⼀个参数input是要索引查找的对象 第⼆个参数dim是要查找的维度,因为通常情况下我们使⽤的都是...
在PyTorch中，view()函数用于改变张量的维度大小，实现类似Numpy的resize()或Tensorflow的reshape()功能。使用时，调用view(*args)，其中*args为参数列表，表示目标维度。如果需要将维度转换为一维，可以通过设置参数为-1来实现。举例说明，假设有一个张量a = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]])，其...
pytorch中with的用法pytorch中with的用法 在PyTorch中,with语句常常被用于自动管理资源的生命周期,如Tensor的分配和释放。例如,当你在CPU上创建一个Tensor时,通常你需要手动将其移至GPU(如果可用),并且在不再需要Tensor时手动释放它。然而,使用with语句,PyTorch可以自动处理这些细节。 以下是一个使用with语句的例子: ...
pytorch中torch.max()的用法 用法:(max, max_indices) = torch.max(input, dim, keepdim=False) 输入: input是输入的tensor,dim指定在哪一维度求最大值,keepdim表示是否需要保持输出的维度与输入一样,keepdim=True表示输出和输入的维度一样,keepdim=False表示输出的维度被压缩了,也就是输出会比输入低一个维度...