线性层(Linear layer),用于执行后续的全链接层的实现效果,需要三个参数,in_features、out_features、bias。 随机失活层(dropout layer),用于在一定的概率下,对输入的数据强行转换为0。是一种正则化方法,提高泛化程度,放置过拟合。 Sparse层,用于自然语言处理。 Distance Funciton,用于计算两个值之间的误差。 Loss F...
2.2torch.nn.LazyLinear() torch.nn.Linear(),与Linear()层的功能一样,只不过不需要输入维度参数in_features。输入维度的参数由输入数据的最后一个维度推测的得到,即input.shape[-1] 3. 稀疏层 Sparse Layers 3.1torch.nn.Embedding() torch.nn.Embedding:用于词向量的嵌入,参见site 4. 其他 激活函数层:参见...
(other):Softmax系列激活函数 Normalization Layers:标准化层 Recurrent Layers:RNN 网络层 Transformer Layers: Transformer 网络层 Linear Layers:线性层 Dropout Layers: 随机失活层 Sparse Layers:稀疏网络层 Distance Functions:计算距离函数 Loss Functions:计算损失函数 Vision Layers:CV任务网络层 Shuffle Layers:...
>>> w = torch.empty(3, 5) >>> nn.init.sparse_(w, sparsity=0.1) # 将输入张量初始化为截断正态分布的值 # 截断正态分布默认是以0为均值,1为标准差的正态分布,但是所有在截断范围[-2, 2]范围外的值都会被重新抽取,直到它们落在这个界限内 help(nn.init.trunc_normal_) 输出结果: ...
Linear Layers:线性层 Dropout Layers:丢弃层。为了防止过拟合,会以p为概率丢弃一些元素,即随机失活 Sparse Layers:主要用于自然语言处理 …… 下面的讲解都是一些很重要的类。 1:nn.Module torch.nn.Module是为所有神经网络的模型提供的一个基本的类。所有神经网络的模型必须继承Module。 举个例子: import torch ...
self.fc=nn.Linear(512,num_classes)def_make_layer(self,inchannel,outchannel,block_num,stride=1):''' 构建layer,包含多个residual block''' shortcut=nn.Sequential(nn.Conv2d(inchannel,outchannel,1,stride,bias=False),nn.BatchNorm2d(outchannel))layers=[]layers.append(ResidualBlock(inchannel,outcha...
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是前向传播的第三篇,介绍具体实现机制。 在反向传播时候,当拿到了一个张量,引擎需要知道: 如何对此张量调用梯度计算,即从哪里找到计算梯度的函数 F。 拿到函数 F 之后,这个函数的输入就是此张量本身,但是函数 F 需要知道输入参数(本张量)...
Remove SparseAdam weird allowance of raw Tensor input (#127081). Distributed DeviceMesh Update get_group and add get_all_groups (#128097) In 2.3 and before, users can do: mesh_2d = init_device_mesh( "cuda", (2, 2), mesh_dim_names=("dp", "tp") ) mesh_2d.get_group() # This...
│ │ ├── blocks.py # 包含Block、ResnetBlock和SpatialLinearAttention类(UNet的构建块) │ │ ├── common.py # 包含架构中使用的常见层和实用工具 │ │ ├── unet.py # 包含主要的Unet3D模型定义 │ │ └── relati...
torch.nn.init.sparse_(tensor, sparsity, std=0.01) torch.nn.init.calculate_gain(nonlinearity, param=None) 注:后缀带有下划线的函数,意味着它们将会直接原地更改输入张量的值 (2)torch.nn.init 使用 通常会根据实际模型使用torch.nn.init进行初始化,通常使用isinstance判断模块属于什么类型。 import torch import...