output_size,n_layers=1,bidirectional=True):super(GRUClassifier,self).__init__()self.hidden_size=hidden_sizeself.n_layers=n_layersself.n_directions=2ifbidirectionalelse1#Embedding层:输入(seqLen,batch_size),输出(seqLen,batch_size,hidden_size)self.embedding=torch.nn.Embedding(input_size,hidden_s...
DataLoaderimportosimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportswanlabdefcreate_dataset_csv():# 数据集根目录data_dir='./GTZAN/genres_original'data=[]# 遍历所有子目录forlabelinos.listdir(data_dir):label_dir=os.path.join(data_dir,label...
先用softmax 的公式算出来 y(预测值)。 然后用上面的损失函数算出来y的损失值。在Pytorch中使用: 这条函数包括了上面的softmax算预测值和算损失值的全部过程。 在使用CrossEntropyLossr的时候,最后一层线性层不要做非线性变换,就是乘以那个α 或 sigmoid激活函数。这条函数(交叉熵)会自动帮你激活。 关于上面的...
运行后首先进行数据的下载: (deeplearning2) userdeMBP:classifier cifar user$ python cifar10_tutorial.py Downloading https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz100.0%Files already downloaded and verified 下面展示一些训练图像: import matplotlib.pyplotas...
import torch.nn as nnclass classifier(nn.Module): #定义所有层 def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, n_layers, bidirectional, dropout): super().__init__() #embedding 层 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) #lstm...
classSoftmaxClassifier(nn.Module): def__init__(self,input_size,output_size): # 调用父类的__init__()方法进行初始化 super(SoftmaxClassifier,self).__init__() # 定义一个nn.Linear对象,用于将输入特征映射到输出类别 self.linear = nn.Linear(input_size,output_size) ...
class Classifier(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.backbone = torchvision.models.resnet18(pretrained=True) def forward(self, x): feature = self.backbone(x) probability = torch.softmax(feature, dim=1) ...
nn.ReLU(),# 激活函数 nn.AvgPool2d( kernel_size = 2,# 平均值池化,2*2 stride = 2,# 池化步长2 ), ) self.conv2 = nn.Sequential( nn.Conv2d(16, 32, 3, 1, 0, dilation = 2), nn.ReLU(), nn.AvgPool2d(2, 2), ) self.classifier = nn.Sequential( ...
定义优化器和损失函数: optimizer = torch.optim.Adam(classifier.parameters(), lr=1e-5) # Adjust learning rate and optimizer as per your requirements. criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # Use appropriate loss function based on your task (e.g., binary cross entropy for binary classification...
在高层次上,这个 PyTorch 函数根据论文Attention is all you need中的定义,计算查询、键和值之间的缩放点积注意力(SDPA)。虽然这个函数可以使用现有函数在 PyTorch 中编写,但融合实现可以比朴素实现提供更大的性能优势。 融合实现 对于CUDA 张量输入,该函数将分派到以下实现之一: FlashAttention:具有 IO 感知的快速和...