torch.normal(mean=torch.arange(1.,11.),std=torch.arange(1.,0.,-0.1))# ([ 0.9897, // 从均值为1,标准差为1的正太分布中随机选取的# 2.0167, // 从均值为2,标准差为0.9的正太分布中随机选取的# 3.4270, //以此类推# 3.9813,# 5.7261,# 6.1477,# 7.3065,# 8.3148,# 8.6105,# 10.0650]) tens...
pytorch denorm pytorch的normal函数 torch.normal(means, std, out=None) → Tensor 1. 返回一个张量,包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。 均值means是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布的均值。 std是一个张量,包含每个输出元素相关的正态分布的标准差。 torch.rand(*sizes, out=None)...
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.Linear(16,2) forminnet.modules...
tensor([[2., 1., 0., 8.], [2., 3., 3., 3.], [0., 0., 1., 6.], [0., 5., 3., 3.]])torch.normal ()正态分布，又称高斯分布，是独立随机变量的连续分布函数。该分布有一个钟形曲线，其特征有两个参数:均值，即图型上的最大值，图总是对称的;还有标准差，它决定了...
pytorch中gamma函数 pytorch normal函数 1. 二维卷积 tensor(B,C,H,W) B -batchsize,例如你在使用dataloder的时候设置的batchsize是64那么此项则为64 C -channel,也就是输入的矩阵的通道数,若你输入的是RGB图片,那么此项为3 H -high,也就是你输入矩阵的高。
torch.normal()函数的参数与上述函数相似，这意味着所有抽取的样本将共享同一个均值。示例使用情况如下：所有抽取的样本共享标准差的情况。这表示无论从哪个元素抽取，其标准差都是相同的。在实际应用中，torch.normal()是一个非常有用的工具，可以帮助在神经网络中生成随机权重或者用于其他需要随机正态分布...
# 使用apply函数的方式进行初始化 #在weight_init中通过判断模块的类型来进行不同的参数初始化定义类型 def weight_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv2d') != -1: torch.nn.init.xavier_normal_(m.weight.data) ...
a– 为激活函数的负半轴的斜率(仅与“leaky_relu”一起使用),relu 是 0 mode——“fan_in”(默认)或“fan_out”。 选择“fan_in”会保留前向传递中权重方差的大小。 选择“fan_out”会保留向后传递的幅度。 1.11.2 kaiming正态分布(kaiming_normal_) ...
默认: float32 (可通过torch.set_default_tensor_type()更改默认函数类型,括号内只可为float类型)在 PyTorch 2.1 版本中,torch.set_default_tensor_type()方法已经被弃用。 应该使用 torch.set_default_dtype() 和 torch.set_default_device() 来替代它 ...
在上述代码中,nn.init.kaiming_normal_()函数用于对网络权重进行He初始化,nn.init.xavier_uniform_()函数用于对网络权重进行Xavier初始化。当我们在实际使用中遇到一些问题时,如无法收敛、训练缓慢等,可能需要检查我们的模型参数是否得到了合适的初始化。特别是当我们使用预训练模型进行迁移学习时,往往需要对新数据集进...