在PyTorch中,我们可以通过定义torch.autograd.Function和实现forward 和backward函数的子类来轻松定义自己的autograd运算符。然后,我们可以通过构造实例并像调用函数一样调用新的autograd运算符,并传递包含输入数据的张量。 在此示例中,我们定义了自己的自定义autograd函数来执行ReLU非线性,并
torch.autograd.Function 是创建自定义 autograd.Function 的基类。 要创建自定义的 autograd.Function,需要继承此类并实现 forward() 和backward() 静态方法。然后,在前向传播中使用自定义操作时,调用类方法 apply,不要直接调用 forward()。 为了确保正确性和最佳性能,请确保在 ctx 上调用正确的方法,并使用 torch....
如果要实现类似 BN 滑动平均的操作,在 forward 函数中要使用原地(inplace)操作给滑动平均赋值。 classBN(torch.nn.Module) def__init__(self): ... self.register_buffer('running_mean', torch.zeros(num_features)) defforward(self, X): ... self.running_mean ...
Pytorch学习之源码理解:pytorch/examples/mnists from__future__importprint_functionimportargparseimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets, transformsfromtorch.optim.lr_schedulerimportStepLRclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net, self...
{epoch+1}')# 遍历DataLoader获取训练数据fori, datainenumerate(trainloader,0):# 获取输入数据和标签inputs, targets=data# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 执行前向传播outputs=mlp(inputs)# 计算原始损失loss=loss_function(outputs,...
We redefine ReLU and achieve the forward pass and backward pass. 这里自定义了 ReLU函数的前馈和反馈过程 importtorchclassMyReLU(torch.autograd.Function):""" We can implement our own custom autograd Functions by subclassing torch.autograd.Function and implementing the forward and backward passes ...
pytorch实现的loss function 1.均方损失函数 2. 交叉熵损失函数 3、自定义损失函数 1、关于nn.Module与nn.Functional的区别 2、自定义损失函数 神经网络主要实现分类以及回归预测两类问题 对于分类,主要讲述二分类交叉熵和多分类交叉熵函数,对于回归问题,主要讲述均方损失函数,而对于一些回归问题,需要根据特殊情况自定义...
因为我们在执行 loss.backward() 时没带参数,这与 loss.backward(torch.Tensor(1.0)) 是相同的,参数默认就是一个标量。 但是由于自己的loss不是一个标量,而是二维的张量,所以就会报错。 解决办法: 1. 给 loss.backward() 指定传递给后向的参数维度: ...
这个类继承的是torch.autograd.Function类,我们可以用它来实现一下无法自动求导的操作,比如arxmax这种不可导的函数。 我们需要实现两个函数,forward和backward,分别用来前向和反向传播,注意都得声明成静态函数。 前向传播接收多个参数,第一个固定为ctx,用来存储反向传播中可能会用到的一些上下文,比如input和一些前向过程...
def forward(self,x): x = self.pool(F.relu(self.conv1(x))) x = self.pool(F.relu(self.conv2(x))) # 2D数据必须展平才能送入全连接层 x = torch.flatten(x,start_dim=1) x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) ...