# tf.clip_by_value 是一种防止 y 过大或过小的函数,相当于 max(min(y, 1.0), 1e-10) cross_entropy = -tf.reduce_mean(y_ * tf.log(tf.clip_by_value(y, 1e-10, 1.0))) # 你将这个转写成 PyTorch 版本,放在评论区呗 # 前几天学习过了 troch.clamp 函数哦 cross_entropy = -torch.mean...
4. 张量限幅 4.1 tf.clip_by_value() tf.clip_by_value(tensor, min, max) 对tensor限幅,将一个张量的值限制在指定的最大值和最小值之间。 # 根据数值来限幅 a = tf.range(10) # 把数据值限制在2-7之间,张量a中的值小于2的都返回2,大于7的都返回7 tf.clip_by_value(a,2,7) 1. 2. 3. 4...
1,clip_by_value函数 同Pytorchclamp函数 tf.clip_by_value(tensor, minvalue, maxvalue)
1 t.clamp(a,min=2,max=4)近似于tf.clip_by_value(A, min, max),修剪值域。 1 2 3 4 5 6 a = t.arange(0,6).view(2,3) print("a:",a) print("t.cos(a):",t.cos(a)) print("a % 3:",a % 3) # t.fmod(a, 3) print("a ** 2:",a ** 2) # t.pow(a, 2) prin...
iou = tf.clip_by_value(inter_square / union_square, 0.0, 1.0) #限制iou范围为0-1 return iou def loss_layer(self, predicts, labels, scope = "loss_layer"): with tf.variable_scope(scope): #我们这个地方的predict是全连接层的输出,按照:分类得分, 置信度,坐标进行排列。维度是[batch_size, (...
By the way, I don't think that this functionality is something that can break BC. What about to add gradient_clip_algorithm parameter to Trainer, which is by default 'norm' but can be set to 'value'? Contributor tchatoncommentedJan 11, 2021• ...
value = torch.rand(1).item() 张量形变 # 在将卷积层输入全连接层的情况下通常需要对张量做形变处理,# 相比torch.view,torch.reshape可以自动处理输入张量不连续的情况。tensor = torch.rand(2,3,4)shape = (6, 4)tensor = torch.reshape(tensor, shape) ...
Value Iteration Networks Differentiable Neural Computer A Neural Representation of Sketch Drawings Understanding Deep Image Representations by Inverting Them NIMA: Neural Image Assessment NASNet-A-Mobile. Ported weights Graphics code generating model using Processing ...
使用RPC 进行分布式管道并行 原文:pytorch.org/tutorials/intermediate/dist_pipeline_parallel_tutorial.html 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 作者:Shen Li 注意 在github中查看并编辑本教程。 先
for name, param in model.named_parameters():if 'out_proj.bias' not in name:# clip weights but not bias for out_projtorch.nn.utils.clip_grad_norm_(param, max_norm=max_grad_norm) if DEBUGGING_IS_ON:for name, parameter in model.name...