torch.exp(x) 是PyTorch 中的一个函数,用于计算输入张量 x 中每个元素的指数函数,即 e^x,其中 e 是自然对数的底数(约等于2.71828)。这个函数对于许多数学和科学计算任务,如概率计算、增长模型等,都是非常重要的。 2. 计算过程 torch.exp(x) 的计算过程相对直接,它遍历输入张量 x 中的每一个元素,对该元素...
classExp(Function):# 此层计算e^x @staticmethod defforward(ctx,i):# 模型前向 result=i.exp()ctx.save_for_backward(result)# 保存所需内容,以备backward时使用,所需的结果会被保存在saved_tensors元组中;此处仅能保存tensor类型变量,若其余类型变量(Int等),可直接赋予ctx作为成员变量,也可以达到保存效果re...
>>>classExp(Function):>>>@staticmethod>>>defforward(ctx,i):>>>result=i.exp()>>>ctx.save_for_backward(result)>>>returnresult>>>@staticmethod>>>defbackward(ctx,grad_output):>>>result,=ctx.saved_tensors>>>returngrad_output*result>>># Use it by calling the apply method:>>>output=Exp...
假设x1 和 x2是数据集中的两个类别,我们让 x1•x2 表示 x1 和 x2 是同一个类别。注意 x1•x2 与 x2•x1 是等价的——这意味着如果我们颠倒输入图片的顺序,输出的概率是完全相等的——p( x1•x2 ) 与 p( x2•x1 ) 相等。这被称为对称性,孪生网络就是依赖他设计的。 对称性是非常重要...
clone下来，跑代码，不局限于配置数据集，拿相同形状的随机数作输入，一行一行感受就好了。
>>> class Exp(Function): >>> @staticmethod >>> def forward(ctx, i): >>> result = i.exp() >>> ctx.save_for_backward(result) >>> return result >>> >>> @staticmethod >>> def backward(ctx, grad_output): >>> result, = ctx.saved_tensors ...