如index2中下标为(0,0,1)的对应值1,替换后的(1,0,1),取input值为10 torch.argmax()函数的理解 我真是菜的一批,看了好久(一看就困),以博客https://blog.csdn.net/weixin_42494287/article/details/92797061的三维的例子为例,说一下个人的理解 a=torch.tensor([[[1, 5, 5, 2],[9, -6, 2, 8...
首先，利用torch.nn.functional.gumbel_softmax（以下简称为F.gumbel_softmax）得到的sample确实是“可导...
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,...
对其进行softmax等价于将V的每个元素的指数除以所有元素的指数之和。这会使值落在区间(0,1)上,并且和为1。 import torch import torch.nn.functional as F a=torch.tensor([[1.,1],[2,1],[3,1],[1,2],[1,3]]) b=F.softmax(a,dim=1) print(b) 输出: tensor([[ 0.5000, 0.5000], [ 0.7...
1.实现softmax回归模型 首先还是导入需要的包 import torch importtorchvisionimport sys import numpy as np from IPython import display from numpy import argmax import torchvision.transforms as transforms from time import time import matplotlib.pyplot as plt ...
def softmax(X):X_exp = torch.exp(X)partition = X_exp.sum(1, keepdim = True)return X_...
就是我们前面说的LogSoftmax。这玩意算起来比 softmax 好算,数值稳定还好一点,为啥不直接算他呢? 所以说,这有了 PyTorch 里面的torch.nn.CrossEntropyLoss(输入是我们前面讲的 logits,也就是 全连接直接出来的东西)。这个 CrossEntropyLoss 其实就是等于torch.nn.L...
b = samp#torch.argmax(z, dim=1)logprob = cat.log_prob(b).view(B,1) u_b = torch.gather(input=u, dim=1, index=b.view(B,1)) z_tilde_b = -torch.log(-torch.log(u_b)) z_tilde = -torch.log((- torch.log(u) / torch.softmax(logits, dim=1)) - torch.log(u_b)) ...
使用softmax回归实现对Fashion-MNIST数据集进行分类 import torch from torch import nn from torch.nn import init import numpy as np import sys 1. 2. 3. 4. 5. 读取数据集: mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST', train=True, download=True, transform=transfo...
1.实现softmax回归模型 首先还是导入需要的包 代码语言:javascript 复制 importtorchimport torchvisionimport sysimport numpyasnp#替代d2l库的库from IPythonimportdisplayimport torchvision.transformsastransforms 1.1获取和读取数据 设置小批量数目为256。这一部分与之前的线性回归的读取数据大同小异,都是转换类型-->生成...