1)把log计算放到激活函数中,所以pytorch中出现了logsigmoid,logsoftmax。那么在计算loss时,就要移除log运算,因为在激活时已经进行了log运算(例如后面要说的NLLLoss,看到过有些人在知乎提问为什么该损失函数中没有log计算)。 2)将exp操作放到loss函数计算中,一般会将整个激活函数统一到loss函数中计算。于是有了BCEWith...
softmax回归的矢量计算表达式为: O=XW+b y^=softmax(O) 相对于一次处理一个样本,小批量样本的矢量化加快了XW的矩阵‐向量乘法。由于X中的每一行代表一个数据样本,那么softmax运算可以按行(rowwise)执行:对于O的每一行,我们先对所有项进行幂运算,然后通过求和对它们进行标准化。XW+b的求和会使用广播机制,小批...
相比于传统的方法,PyTorch Softmax具有以下优势: 数值稳定性:Softmax函数将输入映射到0-1之间,避免了自然对数函数在输入值为负数时的数值不稳定问题,从而提高了算法的数值稳定性。 多分类能力:Softmax函数可以很自然地扩展到多分类问题中,通过将输入向量划分为多个类别,为每个类别分配一个概率值,从而使模型具备多分类...
softmax(input_tensor, dim=0) print(output_tensor) 输出结果: tensor([0.090031, 0.244728, 0.665241]) 例2:对二维张量进行softmax归一化 import torch import torch.nn.functional as F # 创建一个二维张量 input_tensor = torch.tensor([[1.0, 2.0, 3.0], [4.0, 5.0, 6.0]]) # 对输入张量进行softma...
softmax函数 当进行二分类时,神经网络可以输出一个概率值,然后定义一个阈值, 就可以进行二分类。 使用逻辑回归,也就是sigmoid函数将结果映射到(0, 1)的区间内,同时可以交叉墒来作为损失函数训练模型。 那如果类别超过两类呢? 使用softmax函数,将多个线性输出的结果,转化为多个概率值,这些概率值的加和为1。 soft...
softmax回归的简洁实现 importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorch as d2l batch_size= 256train_iter, test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size) net= nn.Sequential(nn.Flatten(), nn.Linear(784, 10))definit_weights(m):iftype(m) ==nn.Linear: ...
1. Pytorch实现softmax回归模型 使用Pytorch来实现一个softmax回归模型。首先导入所需的包或模块。 import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys import d2lzh_pytorch as d2l 1. 2. 3. 4. 5.
初级softmax 高级softmax 完整代码可以参考本人CSDN博客 expand,where和softmax算子的cuda编程_Galerkin码农选手的博客-CSDN博客blog.csdn.net/forrestguang/article/details/132610196?spm=1001.2014.3001.5501 算子的简单介绍 expand: orch.Tensor.expand() 是 PyTorch 中 Tensor 类的一个方法,用于扩展张量的维度。
1. 使用pytorch实现softmax回归模型 使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。 1.1 获取和读取数据 读取小批量数据的方法: 首先是获取数据,pytorch可以通过以下代码很方便的获取Fashion-MNIST数据集。 mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST',train=True,download=True,trans...
计算softmax 需要三个步骤:(i)每一项取幂;(ii) 对每一行求和以计算每个示例的归一化常数;(iii) 将每一行除以其归一化常数,确保结果之和为 1。 (4.4.1)softmax(X)ij=exp(Xij)∑kexp(Xik). 分母的(对数)称为(对数)配分函数。它是在统计物理学中引入的 ,用于对热力学系综中的所有可能状态求和...