变分分布是target, 后验分布是input。shape是(N, C),C是类别数量。 如果target是log之后的,那么log_target为True。 如果target是概率,那么log_target默认为False。 以下是 import torch import torch.nn.functional as F def kl_div(input, target, reduction='m
torch.nn.functional.kl_div(input, target, size_average=True) KL 散度损失函数,详细请看KLDivLoss 参数: - input– 任意形状的 Variable - target– 与输入相同形状的 Variable - size_average– 如果为TRUE,loss则是平均值,需要除以输入 tensor 中 element 的数目 torch.nn.functional.cross_entropy(input,...
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) weight– 过滤器的形状 (out_channels, in_...
()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...
首先从使用方法上可以看出: torch.nn.Conv2d的输入参数为3~4个,torch.nn.functional.conv2d的输入参数有2个。 看一下源码: torch.nn.Conv2d torch.nn.functional.conv2d 从源码可以看出: torch.nn.Conv2d只提供输入输出通道和卷积核大小就可以。而 torch.nn.functional.conv2d需要提...Pytorch...
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 ...
torch.nn.functional Convolution 函数 torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对几个输入平面组成的输入信号应用1D卷积。 ...
torch.nn.functional.adaptive_max_pool3d(*args, **kwargs) Applies a 3D adaptive max pooling over an input signal composed of several input planes. See AdaptiveMaxPool3d for details and output shape. Parameters output_size –the target output size (single integer or triple-integer tuple) retur...
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...
output_size – the target output size (single integer) adaptive_avg_pool2d torch.nn.functional.adaptive_avg_pool2d(input, output_size)[source] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes.