pytorch normal_(), fill_() 比如有个张量a,那么a.normal_()就表示用标准正态分布填充a,是in_place操作,如下图所示: 比如有个张量b,那么b.fill_(0)就表示用0填充b,是in_place操作,如下图所示: 这两个函数常常用在神经网络模型参数的初始化中,例如 1 2 3 4 5 6 importtorch.nn as nn net=nn.Li...
np.fill_diagonal(a,0)/torch.fill_diagonal(a,0) 一个np,一个pytorch的用法,都是填充对角线元素为0 a1 = torch.tensor([[-1.0356, 2.0356]]) a1.fill_diagonal_(fill_value=0) print(a1) 输出 tensor([[0.0000, 2.0356]])发布于 2022-11-30 17:11・IP 属地福建 内容所属专栏 Pytorch食用记录 ...
new_empty_strided(self, size, stride, dtype=None, device=None, requires_grad=False) new_full(self, size, fill_value, dtype=None, device=None, requires_grad=False) new_ones(self, size, dtype=None, device=None, requires_grad=False) new_tensor(self, data, dtype=None, device=None, requi...
return result 6、MultiHeadedSimilarity这个相似度函数使用多个“头”来计算相似度。也就是说,我们将输入张量投影到多个新张量中,并分别计算每个投影张量的相似度。这里的结果比典型的相似度函数多一个维度。 classMultiHeadedSimilarity(nn.Module):def__init__(self,num_heads,tensor_1_dim,tensor_1_projected_dim...
这里我们选择fill_(),因为我们需要保证所有权重的初始值都是一样的。而偏置的初始值我们选择全部为0,这是一个常用的初始化策略,称为零初始化。这种初始化方式有助于在训练初期就有一个比较好的起始点。对于一些激活函数如sigmoid、tanh等,它们的输出范围是有限制的,如果偏置的初始值设置过大或者过小,可能会使得...
一、损失函数的概念 损失函数(loss function):衡量模型输出与真实标签的差异。 损失函数也叫代价函数(cost function)/ 准测(criterion)/ 目标函数(objective function)/ 误差函数(error function)。 二、Pytorch内置损失函数 1. nn.CrossEntropyLoss 功能:交叉熵损失函数,用于多分类问题。这个损失函数结合了nn.LogSoft...
fill:填充的值,可以是一个值(所有通道都用该值填充),或者一个 3 元组(RGB 三通道) 当 padding_mode=constant 起作用 padding_mode:填充的模式:constant, edge(填充值为边缘), reflect (从边缘往内一个像素开始做镜像) or symmetric(从边缘做镜像). ...
ignore_index:忽略某个类的损失函数。 reduce:数据类型为bool,为True时,loss的返回是标量。 计算公式如下: loss = nn.CrossEntropyLoss()input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True)target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)output = loss(input, target)output.backward() ...
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...
PyTorch函数中文文档详细解释及示例(持续更新) torch Tensors 1、torch.is_tensor() torch.is_tensor(obj) 判断指定对象是否为Tensor张量 obj:目标对象 示例: >>>x=torch.tensor([1,2,3])>>>torch.is_tensor(x)True>>>torch.is_tensor(1)False