在torch中,张量归一化是将张量的值转换为0到1范围内的值。可以通过以下步骤实现张量的归一化: 1. 计算张量沿指定维度的最大值和最小值。可以使用torch.max()和torch.min()函数来获取最大值和最小值。 2. 计算差值,即最大值减去最小值。 3. 将张量的值减去最小值,得到差值。 4. 将差值除以最大值和最...
0-1 Loss 它直接比较预测值和真实值是否一致,不一致为1,一致为0。 L(y,f(x))= \left\{\begin{matrix} 0, y=f(x) \\ 1,y \not = f(x) \end{matrix}\right.\\ 其中,y表示真实值,f(x)表示预测值。0-1 Loss 本质是计算分类错误的个数,函数也不可导,在需要反向传播的学习任务中,无法被使用。
1. Sigmoid函数 Sigmoid函数是一种常用的激活函数,它的输出范围在0到1之间。它的公式为: f(x) = 1 / (1 + exp(-x)) Sigmoid函数具有平滑的S形曲线,可以将输入信号映射到0到1之间的连续值。但是,Sigmoid函数存在梯度消失的问题,当输入值较大或较小时,梯度会趋近于0,导致训练过程缓慢。 2. ReLU函数 ReLU...
在torch中,常见的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数等。对于sigmoid函数,其范围一般是(0, 1),其中0表示非激活状态,1表示激活状态;对于ReLU函数,其范围一般是[0, +∞),其中0表示非激活状态,+∞表示激活状态。选择合适的激活函数和范围是提高模型的表示能力和性能的关键之一。一般来说,对于二分类任务,常常使用...
torch常用基础函数 torch 本笔记引用自PyTorch中文文档 包torch包含了多维疑是的数据结构及基于其上的多种数学操作。 1. 张量Tensors torch.is_tensor(obj): 如果obj是一个pytorch张量,则返回True torch.is_storage(obj): 如果obj是一个pytorch storage对象,则返回True...
torch_data[0] = -1 print(np_data) # 输出结果 # [-1, 2, 3] 1. 2. 3. 4. 5. 同时Tensor 也可以转换为 numpy.ndarray。 torch.numpy() -> ndarray #将 torch_data 由 Tensor `转换为` numpy.ndarray ` 赋给 tensor2array tensor2array = torch_data.numpy() ...
输入一个矩阵(2维张量),并转置0,1维,可以被视为 transpose(input, 0, 1) 的简写函数 返回输入矩阵 input 的转置,交换维度 dim0 和 dim1 。 输入张量与输出张量共享内存。 移除指定维度后,返回一个元组,包含了沿着指定维切片后的各个切片 返回一个新的张量,对输入的指定位置插入维度 1 , 返回张量与输入张...
torch库是一个广泛使用的深度学习库,在深度学习中,随机生成浮点数是一个常见的需求。torch提供了一个名为`torch.rand()`的函数,可以用来生成一个给定大小的张量,其中的元素是在0到1之间的随机浮点数。如果需要生成一个给定范围内的随机浮点数,可以使用`torch.rand()`函数与`torch.mul()`和`torch.add()`...
torch常用基础函数 1. 张量Tensors torch.is_tensor(obj): 如果obj是一个pytorch张量,则返回True torch.is_storage(obj): 如果obj是一个pytorch storage对象,则返回True torch.numel(input): 返回input张量中的元素个数。 2. 创建操作 torch.eye(n, m=None, out=None):...
torch中permute函数 permute(dims) 参数dims用矩阵的维数代入,一般默认从0开始。即第0维,第1维等等 如是两维,dims分别为是0和1 可以写成permute(0,1)这里不做任何变化,维数与之前相同 如果写成permute(1,0)得到的就是矩阵的转置 如果三维是permute(0,1,2)...