x3 = torch.nn.functional.softmax(x, dim=-1) x4 = torch.nn.functional.log_softmax(x, dim=-1) print(x1) print(x2) print(x3) print(x4) print(torch.log(x3)) # 随机输出: # tensor([0.1252, 0.2240, 0.1123, 0.2652, 0.2733]) ...
或: torch.nn.functional.softmax(input, dim) 对n维输入张量运用Softmax函数,将张量的每个元素缩放到(0,1)区间且和为1。Softmax函数定义如下: 参数: dim:指明维度,dim=0表示按列计算;dim=1表示按行计算。默认dim的方法已经弃用了,最好声明dim,否则会警告: ...
log_softmax(input, dim=1) return F.nll_loss(log_prob, target, weight=weight, size_average=size_average, ignore_index=ignore_index, reduce=reduce, reduction=reduction) 首先计算 logits 的 log_softmax。 然后将其输入到 nll_loss(负对数似然损失)中计算最终损失。 8. 常见错误与解决方法 (1) ...
importtorch.nn.functionalasFimporttorch truth = torch.tensor([[1,0,0]], dtype=torch.float) predicted1 = torch.tensor([[0.5,0.4,0.1]], dtype=torch.float)print(truth.softmax(0))#dim=0,每一列的概率之和为1print(truth.softmax(1))#dim=1,每一行的概率之和为1print(F.log_softmax(predict...
1. 基本配置导入包和版本查询import torch import torch.nn as nn import torchvision print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) print(torch.backends.cudnn.version) print(torch.cuda.get_device_name(0)) 可复现性 在硬件设备(CPU、GPU)不同时,完全的可复现性无法保证,即使随机种子相同。但是,在...
>>> softmax =torch.exp(x)/torch.sum(torch.exp(x), dim = 1).reshape(-1, 1) >>> logsoftmax = torch.log(softmax) >>> nllloss = -torch.sum(one_hot*logsoftmax)/target.shape[0] >>> nllloss tensor(1.8566) ###下面用torch.nn.function实现一下以验证上述结果的正确性 ...
1. 2. 3. 4. conv3d torch.nn.functional.conv3d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) → Tensor Applies a 3D convolution over an input image composed of several input planes. SeeConv3dfor details and output shape. ...
torch.nn.functional.conv1d(input, weight, bias=None, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1) 对由几个输入平面组成的输入信号应用一维卷积。 详细信息和输出形状,查看Conv1d 参数: input– 输入张量的形状 (minibatch x in_channels x iW) ...
torch.nn.Softmax()函数的语法如下: torch.nn.Softmax(dim, dtype=None, device=None, non_blocking=False) 参数说明: dim:指定进行softmax归一化的维度。可选值为0、1、2等,分别表示对输入张量的第0、1、2维度进行归一化。 dtype:输出张量的数据类型,默认为输入张量的数据类型。 device:输出张量所在的设备...
PyTorch 中的张量默认采用 N×D×H×W 的顺序,并且数据范围在 [0, 1],需要进行转置和规范化。 # torch.Tensor -> PIL.Image. image = PIL.Image.fromarray(torch.clamp(tensor * 255, min=0, max=255 ).byte.permute(1, 2, 0).cpu.numpy) ...