torch.nn.KLDivLoss()的参数列表与torch.nn.functional.kl_div()类似,这里就不过多赘述。 总结 总的来说,当需要计算KL散度时,默认情况下需要对input取对数,并设置reduction='sum'方能得到与定义式相同的结果: divergence = F.kl_div(Q.log(), P, reduction='sum') 1. 由于我们度量的是两个分布的差异,...
torch.nn.functional.relu6(input, inplace=False) torch.nn.functional.elu(input, alpha=1.0, inplace=False) torch.nn.functional.leaky_relu(input, negative_slope=0.01, inplace=False) torch.nn.functional.prelu(input, weight) torch.nn.functional.rrelu(input, lower=0.125, upper=0.3333333333333333, t...
torch.nn.functional.conv2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D卷积。 有关详细信息和输出形状,查看Conv2d。 参数: input– 输入的张量 (minibatch x in_channels x iH x iW) ...
其原型为:torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 注意,使用nn.KLDivLoss计算KL(pred|target)时,需要将pred和target调换位置,而且target需要先取对数: loss_fun(target.log(), pred)
该函数是对F.kl_div(input, target, reduction=self.reduction)的封装。其原型为: torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=None, reduce=None, reduction='mean') 注意,使用nn.KLDivLoss计算KL(pred|target)时,需要将pred和target调换位置,而且target需要先取对数: loss_fun(target.log(), ...
是调用的torch.nn.functional(俗称F)中的cross_entropy()函数。 参数 input:预测值,(batch,dim),这里dim就是要分类的总类别数 target:真实值,(batch),这里为啥是1维的?因为真实值并不是用one-hot形式表示,而是直接传类别id。 weight:指定权重,(dim),可选参数,可以给每个类指定一个权重。通常在训练数据中不...
import torch.nn.functional as F# 定义两个矩阵x = torch.randn((4, 5)) y = torch.randn((4, 5))# 因为要用y指导x,所以求x的对数概率,y的概率logp_x = F.log_softmax(x, dim=-1) p_y = F.softmax(y, dim=-1) kl_sum = F.kl_div(logp_x, p_y, reduction='sum') ...
🐛 Bug The Kullback-Leibler divergence between a distribution p and itself must be equal to 0. Using nn.functional.kl_div(p, p) does not output 0. To Reproduce Steps to reproduce the behavior: import torch import torch.nn as nn n = 16 d =...
KLDivLoss:计算KL散度损失函数。 BCELoss:计算真实标签与预测值之间的二进制交叉熵。 BCEWithLogitsLoss:带有Sigmoid激活函数层的BCELoss,即计算target与Sigmoid(output)之间的二进制交叉熵。 MarginRankingLoss:按照一个特定的方法计算损失。 计算给定输入x1和x2(一维张量)和对应的标签y(一维张量,取值为-1和1)之间...
对于一些不需要存储参数和状态信息的层,比如activation函数,比如(relu, sigmoid等),dropout,pooling等没有训练参数,可以使用functional模块,当然也可以使用nn.Module类来完成。 1.2 损失函数和层的共性 本质上来说,损失函数和自定义层有着很多类似的地方,他们都是通过对输入进行函数运算,得到一个输出,这不也就是层的...