torch.nn.functional.cross_entropy( input: Tensor, target: Tensor, weight: Optional[Tensor] = None, size_average: Optional[bool] = None, ignore_index: Optional[int] = -100, reduce: Optional[bool] = None, reduction: str = 'mean', label_smoothing: float = 0.0, ) -> Tensor 3. 参数详...
参数:-input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iT x iH x iW) -weight– 过滤器张量的形状 (out_channels, in_channels, kT, kH, kW) -bias– 可选偏置张量的形状 (out_channels) -stride– 卷积核的步长,可以是单个数字或一个元组 (sh x sw)。默认为1 -padding– 输入上隐含零填充。
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D卷积。 有关详细信息和输出形状, 查看Conv3d。 参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iH x iW) ...
torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor source 在由几个输入平面组成的输入图像上应用3D卷积。 对于细节和输出形状,查看Conv3d 参数: input – 输入张量的形状 (minibatch xin_channels x iT x iH x iW) weight – 过滤器的形状 ...
交叉熵(Cross Entropy)是一种常用的损失函数,特别适用于多分类问题。在深度学习中,交叉熵作为目标函数可以在训练过程中衡量模型的预测值与真实值之间的差异,从而指导参数的更新。 在PyTorch中,可以使用`torch.nn.CrossEntropyLoss`类来计算交叉熵损失函数。下面是用于计算交叉熵的Python代码示例: ```python import torc...
# predict会在其内部进行softmax操作 loss = F.cross_entropy(pred, target) loss.item() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 结果为: 需要注意的是, 传入的参数形状是不同的, predict是softmax之前的, 另外y需要是整形的, int也行...
参见:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn 一、Parameter class torch.nn.Parameter() Variable 的子类/一种。Paramenters和Modules一起使用的时候会有一些特殊的属性,即:当Paramenters赋值给Module的属性的时候, 他会自动的被加到 Module的 参数列表中(即:会出现在 parameters...
torch.nn.functional 模块中的函数通常是无状态的，这意味着它们不会存储参数（如权重和偏置），这些参数需要在函数调用时显式传递。这使得这些函数非常适合用在自定义神经网络的构建过程中。import torch.nn.init as init 这个语句导入了 PyTorch 的 torch.nn.init 模块，并将其简化为 init。torch.nn.init 提供了...
参数：输入、目标、是否为mini-batchloss的平均值。该函数使用了 log_softmax 和 nll_loss，详细请看 CrossEntropyLoss。参数：输入、目标、可手动指定每个类别的权重、是否为mini-batchloss的平均值。该函数计算了输出与目标之间的二进制交叉熵，详细请看 BCELoss。参数：输入、目标、可手动指定每个类别...
import torch.nn.functional as F loss_func = F.cross_entropy def model(xb): return xb @ weights + bias 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 注意,在 model 函数中我们不再需要调用 log_softmax。让我们确认一下,损失和精确度与前边计算的一样: ...