torch.nn.functional.conv_transpose3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)在由几个输入平面组成的输入图像上应用三维转置卷积,有时也称为“去卷积”。有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose3d。参数: ...
torch.nn.functional.conv_transpose2d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)→ Tensorsource在由几个输入平面组成的输入图像上应用2D转置卷积,有时也被称为去卷积。 有关详细信息和输出形状,参考ConvTranspose2d。
KLDivLoss:用于衡量两个概率分布之间的差异,常用于生成模型或变分自编码器。 3. 提供损失函数的使用示例代码 MSELoss示例 python import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的线性模型 model = nn.Linear(1, 1) # 损失函数 criterion = nn.MSELoss() # 输入和目标 inputs = torch.tensor([[1...
torch.nn.functional.relu6(input, inplace=False)torch.nn.functional.elu(input, alpha=1.0, inplace=False)torch.nn.functional.leaky_relu(input, negative_slope=0.01, inplace=False)torch.nn.functional.prelu(input, weight) torch.nn.functional.rrelu(input, lower=0.125, upper=0.3333333333333333, trainin...
()torch.nn.functional.hardsigmoid()torch.nn.functional.hardswish()torch.nn.functional.hardtanh()torch.nn.functional.hardtanh_()torch.nn.functional.hinge_embedding_loss()torch.nn.functional.instance_norm()torch.nn.functional.interpolate()torch.nn.functional.kl_div()torch.nn.functional.l1_loss()Show...
KL 散度损失函数。详细请看 KLDivLoss。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...
torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1)→ Tensor Applies a 1D transposed convolution operator over an input signal composed of several input planes, sometimes also called “deconvolution”. See ConvTranspose1d ...
nn.functional(通常简写为F),包含了许多可以直接作用于张量上的函数,它们实现了与层对象相同的功能,但不具有参数保存和更新的能力。例如,可以使用F.relu()直接进行 ReLU 操作,或者F.conv2d()进行卷积操作。 6、初始化方法: torch.nn.init提供了一些常用的权重初始化策略,比如 Xavier 初始化 (nn.init.xavier_uni...
KLDivLoss 作用: 用于连续分布的距离度量;并且对离散采用的连续输出空间分布进行回归通常很有用;用label_smoothing就采用这个; 公式: 公式理解: p(x)是真实分布,q(x)是拟合分布;实际计算时;通...nn.损失函数 nn.L1Loss https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.L1Loss.html#torch.nn.L1Loss ...
torch.nn.functional.conv_transpose1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, output_padding=0, groups=1, dilation=1) → Tensor Applies a 1D transposed convolution operator over an input signal composed of several input planes, sometimes also called “deconvolution”. ...