pytorch中y.data.norm()的含义 importtorch x= torch.randn(3, requires_grad=True) y= x*2print(y.data.norm())print(torch.sqrt(torch.sum(torch.pow(y,2))) #其实就是对y张量L2范数,先对y中每一项取平方,之后累加,最后取根号 i=0whiley.data.norm()<1000: y= y*2i+=1print(y)print(i) ...
这也是为什么有时我们把参数中的dim称为缩减的维度,因为norm运算之后,此维度或者消失或者元素个数变为1. 3.3实例演示 importtorchimportnumpy as np data=torch.tensor([ [1., 2., 3., 4.], [2., 4., 6., 8.], [3., 6., 9., 12.] ])print(torch.norm(data,p=2,dim=1,keepdim=True) )...
14、使用梯度剪裁。剪裁梯度，可以加速加速收敛。最初是用来避免RNNs中的梯度爆炸，可以使用orch.nn.utils.clipgrad_norm来实现。目前尚不清楚哪些模型能靠梯度剪裁能够加速多少，但它似乎对RNNs、基于 Transformer 和 ResNets 的架构以及一系列不同的优化器都非常有用。15、在BatchNorm之前关闭偏置。这是一个非常简...
()) # Once again ensure the norm of the first layer is the same for both networks print("Norm of 1st layer for deep_nn:", torch.norm(nn_deep.features[0].weight).item()) print("Norm of 1st layer for modified_deep_nn:", torch.norm(modified_nn_deep.features[0].weight).item())...
norm(a) LA.norm(B) LA.norm(B, 'fro') LA.norm(a, float('inf')) LA.norm(B, float('inf')) LA.norm(a, -float('inf')) LA.norm(B, -float('inf')) LA.norm(a, 1) LA.norm(B, 1) LA.norm(a, -1) LA.norm(B, -1) LA.norm(a, 2) LA.norm(B, 2) LA.norm(a, -2...
split_dir=os.path.join('data','rmb_split')train_dir=os.path.join(split_dir,'train')valid_dir=os.path.join(split_dir,'valid')## transforms模块,进行数据预处理 norm_mean=[0.485,0.456,0.406]norm_std=[0.229,0.224,0.225]train_transform=transforms.Compose([transforms.Resize((32,32)),transform...
x = torch.randn(3, requires_grad=True)y = x * 2while y.data.norm() < 1000:y = y * 2print(y)v = torch.tensor([0.1, 1.0, 0.0001], dtype=torch.float)y.backward(v)print(x.grad) 以上就是PyTorch中自动求导的基本使用方法。自动求导是PyTorch的重要特性之一,它为深度学习模型的训练提供了...
transforms.Normalize(norm_mean, norm_std), ]) valid_transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((32, 32)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(norm_mean, norm_std), ]) ## 构建MyDataset实例 train_data =RMBDataset(data_dir=train_dir, transform=train_transform) ...
首先排除其他因素,比如我们在测试时确定使用了 model.eval(),避免了前向传播时 Dropout 层起作用,也避免了 BatchNorm 层对数据的均值方差进行滑动平均,可以认为我们避免了一切直接影响模型参数的操作。那究竟是什么在作祟? 首先要清楚我提到的固定随机数种子...
norm(u) 输出结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.abs(u).sum() 输出结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 torch.norm(torch.ones((4, 9))) 输出结果: 🌻3.11 练习 1.证明一个矩阵 (\mathbf{A}) 的转置的转置是 (\mathbf{A}) ,即 ((\mathbf{...