softmax运算不会改变未规范化的预测o之间的大小次序,只会确定分配给每个类别的概率。因此,在预测过程中,我们仍然可以用下式来选择最有可能的类别。 argmaxy^j=argmaxoj 尽管softmax是一个非线性函数,但softmax回归的输出仍然由输入特征的仿射变换决定。因此,softmax回归是一个线性模型(linear model)。 4.5 小批量...
Gumbel-Softmax, 主要作为一个trick来解决最值采样问题中argmax操作不可导的问题. 网上各路已有很多优秀的Gumbel-Softmax原理解读和代码实现, 这里仅记录一下自己使用Gumbel-Softmax的场景. 讲解参考: https://sassafras13.github.io/GumbelSoftmax/sassafras13.github.io/GumbelSoftmax/ 情景 有一组prob = [...
这里我们用上PyTorch中的高级API,更加简便地实现了softmax回归: importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.utils.dataasdata# 类累加器classAccumulator:"""在n个变量上累加"""def__init__(self,n):self.data=[0.0]*ndefadd(self,*args):# self.data是[0,...
return (y_hat.argmax(dim=1) == y).float().mean().item() 1. 2. 完整代码 import torch import torchvision import numpy as np import d2lzh_pytorch as d2l batch_size = 256 # 数据获取 print('load fashion-mnist start...') train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_s...
argmax(dim=1) == y).float().mean().item() #y_hat按行取最大的值与y比较 # 本函数已保存在d2lzh_pytorch包中方便以后使用。该函数将被逐步改进:它的完整实现将在“图像增广”一节中描述 def evaluate_accuracy(data_iter, net): #data_iter是取数据的,net是网络 acc_sum, n = 0.0, 0 for X...
softmax max argmax gather torch.gather(input,dim,index,out=None)。对指定维进行索引。比如4*3的张量,对dim=1进行索引,那么index的取值范围就是0~2. input是一个张量,index是索引张量。input和index的size要么全部维度都相同,要么指定的dim那一维度值不同。输出为和index大小相同的张量。
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...
简介: 从零开始学Pytorch(四)softmax及其实现 softmax的基本概念 分类问题softmax函数主要是用于分类问题,一般在全连接层后面使用。 权重矢量 因此softmax运算不改变预测类别输出。softmax回归对样本分类的矢量计算表达式为 交叉熵损失函数 模型训练与预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 图像分类数据集中最常用的是...
既然分类问题需要得到离散的预测输出,一个简单的办法是将输出值oi当作预测类别是ii的置信度,并将值最大的输出所对应的类作为预测输出,即输argmax oi 。例如,如果o1,o2,o3别为0.1,10,0.1 由于o2最大,那么预测类别为2,其代表猫。 然而,直接使用输出层的输出有两个问题。一方面,由于输出层的输出值的范围不确定...
使用Softmax函数获得标签 在分类任务中,我们通常需要将Softmax输出的概率分布向量转化为具体的标签。一种常用的方法是选择概率最大的元素作为预测标签。在PyTorch中,我们可以使用torch.argmax函数来获得最大元素的索引。下面是一个示例代码: importtorchimporttorch.nn.functionalasF# 输入实值向量z=torch.tensor([1.0,...