该损失函数用于计算负对数似然损失(Negative Log Likelihood Loss),通常用于多分类问题中。当模型的输出为对数概率(log probabilities) 时,可以使用NLLLoss来计算损失。 2.1 函数API CLASS torch.nn.NLLLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=- 100, reduce=None, reduction='mean') 参数: weight(Tens...
PyTorch API 常用函数接口-速记 刚拿起来Pytorch,感觉头皮发麻,各种接口。 torch - PyTorch master documentationpytorch.org/docs/stable/torch.html 其实仔细看一些,大概就是那几块,每一块常用的操作比较固定。 torchtorch.nntorch.nn.functionaltorch.TensorTensor Attributestorch.autogtorch.cudatorch.distributedtor...
PyTorch提供了一系列常用的损失函数，用于衡量模型预测与实际结果的差异，以下是其中的几个关键函数及其特性：torch.nn.MSELoss：回归问题常用，计算均方误差，衡量预测值与标签的差异。推荐确保预测值与标签形状匹配，避免广播警告。计算公式如下： reduction='none'时，[预测值的batch size乘以每个样本的...
PyTorch提供了各种损失函数的实现,包括MSELoss函数。我们可以通过实例化torch.nn.MSELoss类来定义MSELoss函数。 以下是定义损失函数的代码: criterion=nn.MSELoss() 1. 步骤5:定义优化器 为了更新模型的参数,我们需要使用优化器。PyTorch提供了多种优化器的实现,如随机梯度下降(SG...
深度学习函数库PyTorch 2.0正式发布，带来高性能Transformer API与模型编译器 PyTorch基金会如去年底所公开的资讯，现在正式发布PyTorch 2.0，增加了一个主要版本号，代表着功能有着巨大变化，这个版本的重要更新包括加入稳定版Accelerated Transformers，以及新的编译器torch.compile Beta测试版，并且改进PyTorch在GPU和CPU...
pytorch中有index_fill_接口可以实现沿给定轴dim,将输入索引张量index指定位置的值,进行替换。但是,mindspore得API接口没有直接可以和这个函数接口进行替代得。请问,实现pytorch中得index_fill_接口,在mindspore下应该如何操作 @liangchenghui老师,您好。您之前给我推荐这个算子:https://www.mindspore.cn/docs/api/en/mas...
Python函数 ret =acl.prof.get_step_timestamp(stepinfo, tag, stream) 函数功能 利用单算子加载与执行接口实现训练的场景下,使用本接口用于标记迭代开始与结束时间,为后续Profiling解析提供迭代标识,以便以迭代为粒度展示性能数据。 输入说明 stepinfo:指定迭代信息。需提前调用acl.prof.create_step_info接...
Apple 最近推出了专为 Apple 芯片设计的新框架 MLX,该框架有助于为 Apple 硬件训练和部署机器学习模型。该框架是一个类似于 NumPy 的数组框架,可在 Apple 处理器上实现高效灵活的性能。 该框架的设计灵感来自Jax,PyTorch和ArrayFire等现有框架,并具有Python API和C++ API。还具有带有 API 的 mlx.optimizers 和 mlx...
Thinc是一个轻量级的深度学习库,它提供了一个优雅的、经过类型检查的、函数式编程的API来合成模型,并支持在其他框架中定义的层,如PyTorch、TensorFlow和MXNet 暂无标签 https://www.oschina.net/p/thinc Python等 6 种语言 MIT 保存更改 发行版 暂无发行版 ...
API 接口:MLX 提供了一个与 NumPy 十分相似的 Python API,以及 C++ API。MLX API 与 PyTorch 相似,便于构建更复杂的模型。 灵活的函数变换:MLX 支持可组合的函数变换,能够实现自动微分、自动向量化以及计算图的优化。 惰性计算:MLX 中的计算是延迟执行的,仅在需要时才实际计算数组。