torch.nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 1. 功能:计算交叉熵函数 主要参数: weight:每个类别的loss设置权值。 size_average:数据为bool,为True时,返回的loss为平均值;为False时,返回的各样本的loss之和。 ignore_index:忽略某个类的损失...
Gather:把数据从其它进程or线程中收集到一个主进程中 Reduce:计算在各个进程or线程中进行,然后归约到一个主进程中 All-Reduce:同Reduce一样,计算在各个进程or线程中进行,但是每个节点都一起规约,保持每个节点的结果一致 Broadcast:把数据复制到各个进程or线程 All-Gather:与Gather不同,每个进行or线程中完成数据的收集...
2、Rearrange函数,变换向量的维度 from einops import rearrange, reduce, repeat input = torch.randn(1, 3, 224, 224) print(input.shape) patch_size = 16 # 16 pixels pathes = rearrange(input, 'b c (h s1) (w s2) -> b (h w) (s1 s2 c)', s1=patch_size, s2=patch_size) pathes....
一般情况下我们会设置随着epoch的增大而逐渐减小学习率从而达到更好的训练效果。 而torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau则提供了基于训练中某些测量值使学习率动态下降的方法。 学习率的调整应该放在optimizer更新之后,下面是一个参考蓝本: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 >>> ...
2. ignore_index: 其中BCE 系列没有此参数,此参数用于指定忽略某些类别的 loss; 3. size_average: 该参数指定 loss 是否在一个 batch 内平均,即是否除以 N,目前此参数已经被弃用; 4. reduce: 目前此参数已经被弃用; 5. reduction: 此参数在新版本中是为了取代 ”size_average“ 和 "reduce" 参数的; ...
index (LongTensor)– the indices of elements to gather out (Tensor, optional)– the destination tensor sparse_grad (bool,optional)– If True, gradient w.r.t. input will be a sparse tensor. Example: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 复制 >>> t = torch.tensor([[1...
torch.nn.Embedding经常用来存储单词embedding,使用对应indices进行检索对应的embedding。从上面的官方参数看: 输入(最重要的还是前三个参数): torch.nn.Embedding( num_embeddings, – 词典的大小尺寸,比如总共出现5000个词,那就输入5000。此时index为(0-4999 ...
In order to facilitate direct comparisons between results published in the literature and further reduce the boilerplate code needed to run experiments with datasets in TorchGeo, we have created Lightningdatamoduleswith well-defined train-val-test splits andtrainersfor various tasks like classification,...
torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(hidden_size)) 将一个不可训练的类型Tensor转换成可以训练的类型parameter并将这个parameter绑定到这个module里面; torch.nn.Module:构建模型的基类 torch.nn.Sequential:容器,按照构造的顺序执行 model = nn.Sequential(nn.Conv2d(1,20,5),nn.ReLU(),nn.Conv2d(20,64,5),...
nn.CrossEntropyLoss(weight=None, size_average=None, ignore_index=-100, reduce=None, reduction='mean') 主要参数: · weight:各类别的loss设置权值 · ignore _index:忽略某个类别 · reduction :计算模式,可为none/sum /mean none- 逐个元素计算 sum- 所有元素求和,返回标量 mean- 加权平均,返回标量 其...